# MiMo-V2-Flash

## 概要

**MiMo-V2-Flash** は、Xiaomi MiMo チームが開発した Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルです。長文脈モデリングの能力と推論効率の間に新たなバランスを確立することを目的として設計されており、複雑な推論やエージェント型タスクでの高いパフォーマンスを発揮するように構築されています。27T トークンでネイティブ 32k シーケンス長を前提として学習された MiMo-V2-Flash は、標準的なグローバルアテンションモデルと比較して KV キャッシュのストレージを大幅に削減しながら、拡張された **256K コンテキストウィンドウ** をシームレスにサポートします。

### 主な機能

- **ハイブリッドアテンションアーキテクチャ:** 5:1の比率でスライディングウィンドウアテンション（SWA）とグローバルアテンション（GA）を交互に配置し、128トークンのアグレッシブなウィンドウを使用します。このアプローチにより、KVキャッシュのストレージを約6分の1に削減しつつ、学習可能なアテンションシンクバイアスを用いて長文脈における優れたパフォーマンスを維持します。
- **エージェント機能:** 後学習段階におけるマルチティーチャー・オンポリシー蒸留（MOPD）と大規模エージェントRLにより強化され、このモデルは優れたツール使用能力と、SWE-Benchなどのベンチマークにおける卓越したパフォーマンスを示します。
- **推論効率:** FP8混合精度で事前学習されており、実用的なデプロイメントや最新のアクセラレーターに対して高度に最適化されています。

詳細については、[技術レポート](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf)および[公式リポジトリ](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash)を参照してください。このモデルは[casinca](https://huggingface.co/casinca)によって提供されました。

## 使用例

### テキスト生成

以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/main/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM)クラスを使用してテキストを生成する方法を示しています。

```python
import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash",
)
pipe("Explain why sparse MoE models can be efficient at inference.")
```

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash",
    device_map="auto",
)
input_ids = tokenizer("Explain why sparse MoE models can be efficient at inference.", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

### チャットテンプレートの生成

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are MiMo, a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Write a short summary of MiMo-V2-Flash."},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=128)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
```

## MiMoV2FlashConfig[[transformers.MiMoV2FlashConfig]]

#### transformers.MiMoV2FlashConfig[[transformers.MiMoV2FlashConfig]]

```python
transformers.MiMoV2FlashConfig(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 = 152576, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 16384, num_hidden_layers: int = 48, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, moe_intermediate_size: int = 2048, num_experts_per_tok: int = 8, output_router_logits: bool = False, n_routed_experts: int = 256, routed_scaling_factor: float | None = 1.0, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, norm_topk_prob: bool = True, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = None, pad_token_id: int | None = None, head_dim: int = 192, v_head_dim: int = 128, sliding_window: int = 129, layer_types: list[str] | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_value_scale: float | None = 0.707)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/configuration_mimo_v2_flash.py#L31)

**パラメータ:**

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは`152576`) : 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`4096`) : 隠れ表現の次元数。

intermediate_size (`int`, *任意*, デフォルトは `16384`) : MLP 表現の次元数。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは `48`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`64`) : 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`、*任意*、デフォルトは `131072`) : 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-05`) : 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。

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。

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。

moe_intermediate_size (`int`、*optional*、デフォルトは`2048`) : ルーティングされたエキスパートの MLP の中間サイズ。

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。

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。

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数。

routed_scaling_factor (`float`、*任意*、デフォルトは`1.0`) : スケーリング係数またはルーティングされたエキスパート。

n_group (`int`、*optional*、デフォルトは 1) : グループベースの top-k ルーティングにおけるエキスパートグループの数。

topk_group (`int`、*optional*、デフォルトは 1) : グループベースの top-k ルーティングにおいて、トークンごとに選択されるグループの数。

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。

bos_token_id (`int`, *任意*, デフォルトは `1`) : 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。

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。

head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 192) : クエリとキーのヘッドの次元数。

v_head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : value head の次元（MiMo は (qk) head の次元より小さい v head の次元を使用するため、特別なケース）

sliding_window (`int`、*任意*、デフォルトは`129`) : 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。

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。

mlp_layer_types (`list`, *optional*) : 各層の MLP パターン (`"dense"` または `"sparse"`)。デフォルトでは、1 つの dense と残りの sparse です。

attention_value_scale (`float`、*optional*、デフォルト値は 0.707（`sqrt(hidden_size / (num_attention_heads * v_head_dim))` の小数近似値）): アテンション値を再スケーリングするために適用される定数倍率。

これはMiMoV2FlashModel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Mimo V2 Flash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、[XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash)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。

## MiMoV2FlashModel[[transformers.MiMoV2FlashModel]]

#### transformers.MiMoV2FlashModel[[transformers.MiMoV2FlashModel]]

```python
transformers.MiMoV2FlashModel(config: MiMoV2FlashConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L496)

**パラメータ:**

config ([MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)) : 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。

裸のMimo V2 Flash Modelは、特定のヘッドを上に載せずに生のhidden-statesを出力します。

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.MiMoV2FlashModel.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/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L513)

**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）。構成要素は、設定（[MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)）と入力に応じて異なります。

[MiMoV2FlashModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashModel) 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。

## MiMoV2FlashForCausalLM[[transformers.MiMoV2FlashForCausalLM]]

#### transformers.MiMoV2FlashForCausalLM[[transformers.MiMoV2FlashForCausalLM]]

```python
transformers.MiMoV2FlashForCausalLM(config: MiMoV2FlashConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L580)

**パラメータ:**

config ([MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)) : 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Mimo V2 Flash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.MiMoV2FlashForCausalLM.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, 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/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L595)

**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）。

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（[MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[MiMoV2FlashForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashForCausalLM) 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, MiMoV2FlashForCausalLM

>>> model = MiMoV2FlashForCausalLM.from_pretrained("meta-mimo_v2_flash/MiMoV2Flash-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-mimo_v2_flash/MiMoV2Flash-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."
```