# Mistral4 

## 概要

Mistral 4 は、汎用指示モデルと推論モデルの両方として機能する強力なハイブリッドモデルです。Instruct、Reasoning（旧称 Magistral）、Devstral という3つの異なるモデルファミリーの機能を、単一の統合モデルに統合しています。

[Mistral-Small-4](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603)は、以下のアーキテクチャの選択で構成されています。

- MoE: 128のエクスパート、4つのアクティブ。
- 119B、トークンあたり6.5Bの活性化パラメータ。
- 256kのコンテキスト長。
- マルチモーダル入力: テキストと画像の両方の入力を受け入れ、テキストを出力します。
- Function CallsによるInstructとReasoning機能
    - リクエストごとに設定可能な推論の努力度。

Mistral 4には、以下の機能が提供されています。

- **推論モード**: 高速な即時応答モードと、推論思考モードを切り替え、必要に応じてテスト時の計算リソースを活用してパフォーマンスを向上させます。
- **Vision**: テキストに加えて、画像を分析し、視覚的なコンテンツに基づいた洞察を提供する機能をモデルに付与します。
- **多言語対応**: 英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、オランダ語、中国語、日本語、韓国語、アラビア語など、数十の言語をサポートしています。
- **システムプロンプト**: システムプロンプトへの強い準拠とサポートを維持します。
- **エージェント型**: ネイティブな関数呼び出しとJSON出力に対応し、クラス最高のエージェント機能を備えています。
- **高速最適化**: 業界最高水準のパフォーマンスと速度を実現します。
- **Apache 2.0 ライセンス**: 商用・非商用の両方の目的での使用および改変を許可するオープンソースライセンス。
- **大規模コンテキストウィンドウ**: 256kのコンテキストウィンドウをサポートします。

## 使用例

```python
from transformers import AutoProcessor, Mistral3ForConditionalGeneration

model_id = "mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Mistral3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
)

image_url = "https://static.wikia.nocookie.net/essentialsdocs/images/7/70/Battle.png/revision/latest?cb=20220523172438"

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "text",
                "text": "What action do you think I should take in this situation? List all the possible actions and explain why you think they are good or bad.",
            },
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", tokenize=True, return_dict=True, reasoning_effort="high").to(model.device)
inputs = inputs.to(model.device)

output = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
)[0]

# Setting `skip_special_tokens=False` to visualize reasoning trace between [THINK] [/THINK] tags.
decoded_output = processor.decode(output[len(inputs["input_ids"][0]):], skip_special_tokens=False)
print(decoded_output)
```

## Mistral4Config[[transformers.Mistral4Config]]

#### transformers.Mistral4Config[[transformers.Mistral4Config]]

```python
transformers.Mistral4Config(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 = 131072, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 12288, moe_intermediate_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 36, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 128, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 1.0, kv_lora_rank: int = 256, q_lora_rank: int | None = 1024, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 64, n_group: int | None = 1, topk_group: int | None = 1, num_experts_per_tok: int | None = 4, first_k_dense_replace: int | None = 0, norm_topk_prob: bool | None = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 11, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, rope_interleave: bool | None = True, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral4/configuration_mistral4.py#L25)

**パラメータ:**

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは `131072`) : 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`12288`) : MLP 表現の次元数。

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_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`36`) : 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 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 の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。

n_shared_experts (`int`、*任意*、デフォルトは `1`) : 共有エキスパートの数。

n_routed_experts (`int`、*任意*、デフォルトは`128`) : ルーティング対象のエクスパート数。

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。

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。

kv_lora_rank (`int`, *optional*, デフォルトは `256`) : キーとバリューの投影におけるLoRA行列のランク。

q_lora_rank (`int`、*optional*、デフォルトは`1024`) : クエリ投影のLoRA行列のランク。

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`128`) : value head の次元数。

qk_nope_head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`64`) : 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。

n_group (`int`、*optional*、デフォルトは 1) : ルーティングされたエキスパートのグループ数。

topk_group (`int`, *任意*, デフォルトは `1`) : トークンごとに選択されるグループの数（各トークンについて、選択されるエキスパートが `topk_group` 個のグループの範囲内にのみ存在することを保証します）。

num_experts_per_tok (`int`、*任意*、デフォルトは`4`) : 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。

first_k_dense_replace (`int`, *optional*, デフォルト値は 0) : 浅い層における dense 層の数(embed->dense->dense->...->dense->moe->moe...->lm_head)。 \--k 個の dense 層--/

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。

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 `1048576`) : 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。

pad_token_id (`int`, *任意*, デフォルトは `11`) : 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 `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*、デフォルトは`2`) : 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。

pretraining_tp (`int`、*任意*、デフォルトは `1`) : 実験的な機能です。事前学習中に使用される Tensor parallelism のランクです。詳細については、[このドキュメント](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism)を参照してください。この値は、事前学習の結果を正確に再現するために必要です。[この issue](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232)を参照してください。

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。

rope_interleave (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 回転位置埋め込みをインターリーブするかどうか。

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。

これはMistral4Model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Mistral4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、[mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603)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 Mistral4Model, Mistral4Config

>>> # Initializing a Mistral4 style configuration
>>> configuration = Mistral4Config()

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Mistral4PreTrainedModel[[transformers.Mistral4PreTrainedModel]]

#### transformers.Mistral4PreTrainedModel[[transformers.Mistral4PreTrainedModel]]

```python
transformers.Mistral4PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral4/modeling_mistral4.py#L552)

#### forward[[transformers.Mistral4PreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

ドット区切りパス（例: `torch.float32`）に対するモック値: 属性アクセスのチェーン、呼び出しはパススルーデコレータとして動作し、`repr` はドット区切りパスを返し、ベースクラスとして使用するとプレーンな `type` ベースに置き換えられます（PEP 560 の `__mro_entries__`）。これにより、実際のサブクラスは通常のメタクラスを保持し、`inspect.signature` はモックのものではなく実際の `__init__` を読み取ります。

## Mistral4Model[[transformers.Mistral4Model]]

#### transformers.Mistral4Model[[transformers.Mistral4Model]]

```python
transformers.Mistral4Model(config: Mistral4Config)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral4/modeling_mistral4.py#L583)

**パラメータ:**

config ([Mistral4Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config)) : 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。

特定のヘッドを上に載せずに、生のhidden-statesを出力する素のMistral4 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.Mistral4Model.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/mistral4/modeling_mistral4.py#L599)

**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（[Mistral4Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config)）と入力に応じて異なります。

[Mistral4Model](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Model)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。

## Mistral4ForCausalLM[[transformers.Mistral4ForCausalLM]]

#### transformers.Mistral4ForCausalLM[[transformers.Mistral4ForCausalLM]]

```python
transformers.Mistral4ForCausalLM(config: Mistral4Config)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral4/modeling_mistral4.py#L659)

**パラメータ:**

config ([Mistral4Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config)) : 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Mistral4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.Mistral4ForCausalLM.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/mistral4/modeling_mistral4.py#L674)

**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）。構成要素は、設定（[Mistral4Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4Config)）と入力によって異なります。

[Mistral4ForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/mistral4#transformers.Mistral4ForCausalLM) 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, Mistral4ForCausalLM

>>> model = Mistral4ForCausalLM.from_pretrained("meta-mistral4/Mistral4-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-mistral4/Mistral4-2-7b-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."
```

## Mistral4ForSequenceClassification[[transformers.Mistral4ForSequenceClassification]]

#### transformers.Mistral4ForSequenceClassification[[transformers.Mistral4ForSequenceClassification]]

```python
transformers.Mistral4ForSequenceClassification(config)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral4/modeling_mistral4.py#L734)

## Mistral4ForTokenClassification[[transformers.Mistral4ForTokenClassification]]

#### transformers.Mistral4ForTokenClassification[[transformers.Mistral4ForTokenClassification]]

```python
transformers.Mistral4ForTokenClassification(config)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral4/modeling_mistral4.py#L738)