Transformers documentation
Hy4-Preview
このモデルは2026年9月7日にHugging Face Transformersに貢献されました。
Hy4-Preview
概要
Hy4-Previewは、780Bパラメータのmixture-of-experts言語モデルであり、トークンごとに49Bパラメータをアクティブ化します。各MoE層には256個のルーティングエキスパートと常にアクティブな共有エキスパート1個が含まれ、すべてのトークンはそのうち8個にルーティングされます。コンテキストウィンドウは1Mトークンです。
このアーキテクチャは、4つの機能を組み合わせています:
- Multi-head Latent Attention (MLA) は、キーとバリューを低ランクの潜在表現（
kv_lora_rank）に圧縮し、kv_b_projによって各クエリヘッドごとに1つのキー/バリューへ展開します。 - DeepSeek Sparse Attention (DSA)は、軽量なインデクサーを使用して、クエリごとに
index_topk個のキーを選択します。 IndexShareに従い、indexer_typesで"full"と指定されたレイヤーのみがインデクサーを実行し、"shared"レイヤーは直前のfullレイヤーの選択結果を再利用します。 - 学習可能なアテンションシンクを備えたGated MLAでは、各ヘッドがシンクロジットを保有し、GPT-OSSと同様に、softmaxに参加するものの値には寄与しません。
- Independent Hyper-Connections (iHC)は、通常の残差パスを、
hc_mult本の並列残差ストリームに置き換えます。これらのストリームは、各サブレイヤーの前に集約され、その後に再分配されます。
実装では、マルチトークン予測（MTP）レイヤーは実行されません。公開されているチェックポイントにはこれらの重みが保持されており、他のランタイムが投機的デコーディングに使用できるようにしています。読み込み時には無視されます。
使用例
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "tencent/Hy4-Preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
messages = [{"role": "user", "content": "Explain in one sentence why the sky is usually blue."}]
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=64, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))完全なチェックポイントは、単一のアクセラレーターに収まりません。テンソル並列でシャード化するか、エキスパート並列で各エキスパートグループを個別のデバイスに配置してください:
from transformers import AutoModelForCausalLM, DistributedConfig
# Tensor parallel: launch with `torchrun --nproc-per-node <world_size>`.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id, dtype=torch.bfloat16, distributed_config=DistributedConfig(tp_size=16)
)
# Expert parallel: routed experts are split along the expert axis.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
dtype=torch.bfloat16,
distributed_config=DistributedConfig(tp_size=16, ep_size=16),
)Expert parallelismは推論専用です。これは、ルーティングされたエキスパートのall-reduceには逆伝播が存在しないためです。
HYV4Config
クラス transformers.HYV4Config
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 120832hidden_size: int = 2816intermediate_size: int = 6912moe_intermediate_size: int = 768num_hidden_layers: int = 34num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 32head_dim: int = 256hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 262144initializer_range: float = 0.006rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 120002bos_token_id: int | None = 120000eos_token_id: int | list[int] | None = 120025tie_word_embeddings: bool = Falseattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float = 0.0n_routed_experts: int = 256output_router_logits: bool = Falsen_shared_experts: int = 1num_experts_per_tok: int = 8routed_scaling_factor: float = 2.827norm_topk_prob: bool = Truen_group: int = 1topk_group: int = 1q_lora_rank: int = 1536kv_lora_rank: int = 512qk_nope_head_dim: int = 192qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int = 256mlp_layer_types: list[str] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Noneindex_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 16indexer_types: list[str] | None = Nonehc_mult: int = 4hc_magnitude: float = 2.0hc_eps: float = 1e-06learnable_sink_init: float = 0.0swiglu_limit: float = 10.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは120832) — モデルの語彙サイズです。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2816) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは6912) — MLP 表現の次元数。 - moe_intermediate_size (
int, 任意、デフォルトは768) — ルーティングされたエキスパートの MLP の中間サイズ。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは34) — 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、任意、デフォルトは32) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。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、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - head_dim (
int、任意、デフォルトは256) — 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。 - 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、任意、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0.006) — 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、デフォルト値は1e-05) — RMS正規化レイヤーで使用するepsilonです。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（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。 - pad_token_id (
int、任意、デフォルト値は120002) — 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、デフォルトは120000) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは120025) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。 - 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を指定します。 - attention_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。 - attention_dropout (
float、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - n_routed_experts (
int、任意、デフォルトは256) — ルーティング対象のエクスパートの数です。 - output_router_logits (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルがルーターのロジツを返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルは補助損失（ロードバランシング損失とルーターのz損失を含む）を出力できるようになります。 - n_shared_experts (
int、任意、デフォルトは1) — 共有エキスパートの数。 - num_experts_per_tok (
int、任意、デフォルトは8) — 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。 - routed_scaling_factor (
float、任意、デフォルトは2.827) — ルーティングされたエキスパートのスケール係数。 - 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。 - n_group (
int、任意、デフォルトは 1)— ルーティング用のエキスパートグループ数です。HYV4 はグローバルにエキスパートを選択するため、これは 1（すべてのエキスパートを含む 1 つのグループ）になります。 - topk_group (
int、任意、デフォルト値は 1)— ルーティング時に保持されるエキスパートグループの数です。n_group=1の場合、Glm4MoeLiteTopkRouterが通常のグローバル top-k として再利用されます。 - q_lora_rank (
int、任意、デフォルトは1536) — クエリ投影用の LoRA 行列のランクです。 - kv_lora_rank (
int、任意、デフォルトは512) — キーおよびバリューの射影に使用される LoRA 行列のランクです。 - qk_nope_head_dim (
int、任意、デフォルトは192) — 回転位置埋め込みを使用しないクエリ/キーヘッドの次元数。 - qk_rope_head_dim (
int、任意、デフォルトは64) — 回転位置埋め込みを使用するクエリ/キーヘッドの次元数。 - v_head_dim (
int、任意、デフォルトは256) — バリューヘッドの次元数。 - mlp_layer_types (
list[str], 省略可) — レイヤーごとの MLP タイプで、"dense"または"sparse"のいずれかです。デフォルトでは、1 つの dense レイヤーの後に sparse MoE レイヤーが続きます。 - layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。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。 - index_topk (
int、省略可能、デフォルト値は 2048) — 各 DSA クエリによって選択されるキー位置の最大数。 - index_head_dim (
int、任意、デフォルトは 128) — DSA インデクサーの各ヘッドの隠れ次元です。 - index_n_heads (
int、任意、デフォルトは 16)— DSA インデクサーのヘッド数。 - indexer_types (
list[str], 省略可) — レイヤーごとの DSA インデクサーのタイプで、"full"または"shared"のいずれかです。shared レイヤーは、同じ forward リクエスト内で最も最近に使用された full インデクサーを再利用します。 - hc_mult (
int、任意、デフォルト値は 4)— iHC が維持する隠れ状態のチャネル数。 - hc_magnitude (
float、任意、デフォルト値は 2.0) — iHC の post-gating 分岐に適用されるスケーリング係数。 - hc_eps (
float、任意、デフォルト値は 1e-6) — iHC のシグモイドゲートに追加される数値的な epsilon。 - learnable_sink_init (
float、任意、デフォルトは 0.0) — 学習可能なアテンションシンク・ロジットの初期値です。 - swiglu_limit (
float、任意、デフォルトは 10.0) — ルーティングされたエキスパートの SwiGLU クランプの大きさです。0 以下の値を指定すると、クランプが無効になります。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 省略可) — 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の値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合に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。
これはHYV4Model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Hy V4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、tencent/Hy4-previewと類似した設定が得られます。
設定オブジェクトは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のドキュメントを参照してください。
HYV4Model
class transformers.HYV4Model
< source >( config: HYV4Config )
パラメータ
- config (HYV4Config) — モデルのすべてのパラメータを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、モデルに関連付けられた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() メソッドを参照してください。
特定のヘッドを付加せずに、生のhidden-statesを出力する素のHy V4 Model。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装され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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 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を使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(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。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイド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 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、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(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ルックアップ行列よりも、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（HYV4Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
HYV4Modelのforwardメソッドは、__call__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、後者はそれらを黙って無視するためです。
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 のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイド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、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 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）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。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) — 各層ごとに1つずつ含まれるtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 適用後）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。
HYV4ForCausalLM
クラス transformers.HYV4ForCausalLM
< source >( config: HYV4Config )
パラメータ
- config (HYV4Config) — 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() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用の Hy V4 モデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装され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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 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を使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(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。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイド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 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、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(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ルックアップ行列よりも、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、shape(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です。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 docstring 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）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、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 次元テンソル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た形式）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（HYV4Config）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
HYV4ForCausalLM 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ています。
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、後者はそれらを黙って無視するためです。
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のロードバランシング用の補助損失。ルーターバイアスによって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)、任意、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) — 各スパース層に対応するtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size * sequence_length, num_experts)です。MoEルーターによって計算される生のルーターロジットです。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 のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイド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、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 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）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。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:
>>> from transformers import AutoTokenizer, HYV4ForCausalLM
>>> model = HYV4ForCausalLM.from_pretrained("meta-hy_v4/HYV4-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-hy_v4/HYV4-2-7b-hf")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."