# Flint

Flint is Recursive's mixture-of-experts language model. Compared to a standard SwiGLU mixture-of-experts transformer such as [Qwen3-MoE](./qwen3_moe), it has:

- **ハイブリッドアテンション。** ほとんどのレイヤーは、現在のトークンとその直前の512トークンに対してスライディングウィンドウアテンションを使用し、回転位置埋め込み（rotary position embeddings）を適用します。`layer_types` に列挙されている残りのレイヤーは、位置エンコーディングなしのフルアテンションを使用します。
- **アテンションシンク。**すべてのアテンションヘッドには、[GPT-OSS](./gpt_oss)と同様に、どの値にもアテンションを向けずに softmax 正規化に入る学習済みシンクロジットがあります。クエリとキーは、ヘッドごとに RMS 正規化されます。
- **Sigmoidルーティングと共有エキスパート。**各スパース層は、Sigmoidスコアに基づいてトークンを256個のエキスパートのうち6個にルーティングし、選択されたスコアを再正規化してから、ゲートなしの共有エキスパートを追加します。最初の2層はデンス層です。

## 使用方法

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="RecursiveSI/flint", dtype="auto", device_map="auto")
messages = [{"role": "user", "content": "Write a haiku about autumn leaves."}]
print(pipe(messages, max_new_tokens=1024)[0]["generated_text"][-1]["content"])
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "RecursiveSI/flint"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, dtype="auto", device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "Write a haiku about autumn leaves."}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True
).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(tokenizer.decode(outputs[0, inputs["input_ids"].shape[-1] :], skip_special_tokens=True))
```

## 注記

- **Attention バックエンド。**SDPA は attention sinks を適用できないため、Flint はデフォルトで `eager` 実装を使用します。この実装は float32 で attention スコアを計算します。長い入力に対しては、sink 対応の FlashAttention カーネルを使用してください: Hopper では `kernels-community/vllm-flash-attn3`、Blackwell では `flash_attention_4` です。`flash_attention_2` を指定すると、代わりにこれらのいずれかが選択されます。
- **チェックポイントの形式。**チェックポイントは、各エキスパートごとに1つのテンソルと、`self_attn.softmax_offset` としての sinks を保存します。読み込み時にこれらは融合され、名前が変更されます。保存時には同じ形式で書き戻されます。

## FlintConfig[[transformers.FlintConfig]]

#### transformers.FlintConfig[[transformers.FlintConfig]]

```python
transformers.FlintConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 150144, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 6144, num_hidden_layers: int = 49, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 262144, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, sliding_window: int = 513, attention_dropout: float | int = 0.0, decoder_sparse_step: int = 1, moe_intermediate_size: int = 512, shared_expert_intermediate_size: int = 1024, num_experts_per_tok: int = 6, num_experts: int = 256, norm_topk_prob: bool = True, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.0005, mlp_only_layers: list[int] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, head_dim: int = 128, attention_bias: bool = False)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flint/configuration_flint.py#L29)

**パラメータ:**

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは`150144`) : モデルの語彙サイズ。`input_ids`で表現できるトークンの種類数を定義します。

hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`2048`) : 隠れ表現の次元数。

intermediate_size (`int`, *任意*, デフォルトは `6144`) : MLP 表現の次元数。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`49`) : Transformerデコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは `32`) : Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。

num_key_value_heads (`int`, *optional*, デフォルトは `4`) : Grouped Query Attention を実装するために使用する key_value ヘッドの数です。`num_key_value_heads=num_attention_heads` の場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、`num_key_value_heads=1` の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。マルチヘッドのチェックポイントを GQA チェックポイントに変換する際は、各グループの key ヘッドと value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、[この論文](https://huggingface.co/papers/2305.13245)を参照してください。指定されない場合、デフォルトで `num_attention_heads` が使用されます。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`silu`) : デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

max_position_embeddings (`int`、*optional*、デフォルトは`262144`) : このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。

initializer_range (`float`、*任意*、デフォルトは`0.02`) : すべての重み行列を初期化するためのtruncated_normal_initializerの標準偏差です。

rms_norm_eps (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-06`) : rms 正規化レイヤーで使用する epsilon。

use_cache (`bool`、*任意*、デフォルトは `True`) : モデルが最後のキー/バリューアテンションを返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。`config.is_decoder=True` の場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。

tie_word_embeddings (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルの `tied_weights_keys` マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうか。

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書には `rope_theta` の値が含まれていなければならず、より長い `max_position_embeddings` で RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。

sliding_window (`int`、*任意*、デフォルトは`513`) : スライディングウィンドウアテンションのウィンドウサイズ。`None`の場合、スライディングウィンドウは適用されません。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

decoder_sparse_step (`int`、*任意*、デフォルトは`1`) : スパース MoE レイヤーを追加する頻度です。デフォルトは 1 で、すべてのデコーダーレイヤーがスパース MoE であることを意味します。

moe_intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`512`) : ルーティングされたエキスパートのMLPの中間サイズ。

shared_expert_intermediate_size (`int`、*optional*、デフォルトは 1024) : 各スパース層がルーティングされたエキスパートに追加する、ゲートなしの共有エキスパートの中間サイズ。

num_experts_per_tok (`int`、*任意*、デフォルトは`6`) : 各トークンをルーティングするエキスパートの数です。これは、トークン選択ルーティングにおけるtop-kの値です。

num_experts (`int`、*任意*、デフォルトは `256`) : MoE レイヤーにおけるルーティング対象のエクスパート数。

norm_topk_prob (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : ルーティングされたエキスパートの重みを正規化するかどうかを指定します。

output_router_logits (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルがルーターのロジスティック値を返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルはロードバランシングロスやルーターのzロスを含む補助ロスの出力も可能になります。

router_aux_loss_coef (`float`、*任意*、デフォルトは `0.0005`) : 補助的なロードバランシング損失の係数。MoE モデルにおける不均一なエキスパートルーティングをペナルティするために使用されます。

mlp_only_layers (`list[int]`、*任意*、デフォルトは `[0, 1]`) : スパースな mixture-of-experts ブロックではなく、dense な MLP を使用するレイヤーのインデックス。

layer_types (`list[str]`、*任意*) : 各レイヤーのインデックスとそのレイヤータイプを明示的にマッピングするリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。

pad_token_id (`int`, *任意*) : 語彙内でパディングに使用されるトークンID。

bos_token_id (`int`, *任意*) : 語彙内でストリームの開始に使用されるトークン ID。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 語彙内でストリームの終了に使用されるトークン ID。

head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`128`) : アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。

attention_bias (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : セルフアテンションにおけるクエリ、キー、バリュー、出力の投影層でバイアスを使用するかどうか。

これはFlintModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてFlintモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[RecursiveSI/flint](https://huggingface.co/RecursiveSI/flint)と類似した設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import FlintConfig, FlintModel

>>> configuration = FlintConfig()
>>> model = FlintModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## FlintModel[[transformers.FlintModel]]

#### transformers.FlintModel[[transformers.FlintModel]]

```python
transformers.FlintModel(config: FlintConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flint/modeling_flint.py#L437)

**パラメータ:**

config ([FlintConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/flint#transformers.FlintConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

特定のヘッドを付加せずに、生のhidden-statesを出力する素のFlint Model。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.FlintModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flint/modeling_flint.py#L454)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

**戻り値:** `MoeModelOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`MoeModelOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[FlintConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/flint#transformers.FlintConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[FlintModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/flint#transformers.FlintModel)のforwardメソッドは、`__call__`という特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  自己アテンションブロック（および `config.is_encoder_decoder=True` の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（`past_key_values` 入力参照）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **router_logits** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_router_probs=True` と `config.add_router_probs=True` が渡された場合、または `config.output_router_probs=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 後）であり、Mixture of Experts モデルの補助損失を計算するためにこれらの用語が使用されます。

## FlintForCausalLM[[transformers.FlintForCausalLM]]

#### transformers.FlintForCausalLM[[transformers.FlintForCausalLM]]

```python
transformers.FlintForCausalLM(config: FlintConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flint/modeling_flint.py#L588)

**パラメータ:**

config ([FlintConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/flint#transformers.FlintConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

因果言語モデリング用のFlintモデル。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.FlintForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flint/modeling_flint.py#L606)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : マスク言語モデリング損失を計算するためのラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内であるか、-100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。インデックスが `-100` に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

output_router_logits (`bool`, *任意*) : すべてのルーターの logits を返すかどうか。ルーター損失の計算に有用であり、推論時には返すべきではありません。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、デフォルトは `0`) : `int` の場合、最後の `logits_to_keep` トークンについて logits を計算します。`0` の場合、すべての `input_ids` について logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。`torch.Tensor` の場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元である必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめる形式）を使用する場合に有用です。

**戻り値:** `MoeCausalLMOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル(`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合)。設定([FlintConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/flint#transformers.FlintConfig))や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[FlintForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/flint#transformers.FlintForCausalLM) の forward メソッドは、`__call__` という特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.FloatTensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。
- **aux_loss** (`torch.FloatTensor`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合、または `config.output_router_logits=True` の場合、かつモデルがロードバランシング損失でルーターを学習する場合に返されます) -- スパースモジュール用のロードバランシング補助損失。ルーターバイアスでエキスパートをバランスさせるモデル（DeepSeek-V3 とそこから派生したアーキテクチャ）は、`router_logits` を返しながらも、ここでは `None` を返します。
- **router_logits** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合または `config.output_router_logits=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（スパース層ごとに1つ）、形状は `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。

  MoE ルーターによって計算される生のルーター logits です。ロードバランシング損失の計算や、トークンがどのようにエキスパートにディスパッチされるかの確認に使用できます。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlintForCausalLM

>>> model = FlintForCausalLM.from_pretrained("RecursiveSI/flint", dtype="auto", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RecursiveSI/flint")

>>> messages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}]
>>> inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
>>> outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=32)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1] :], skip_special_tokens=True))
```