# NemotronH

[NemotronH](https://huggingface.co/papers/2504.03624)は、効率的な長文脈言語モデリングのために、アテンション層と状態空間層を組み合わせるハイブリッドアーキテクチャです。Mamba2ブロックとtransformerブロックを交互に配置し、固定比率を用いて表現力と線形時間でのシーケンス処理のバランスを取ります。

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
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="nvidia/Nemotron-H-8B-Reasoning-128K",
)
pipe("Plants create energy through a process known as")
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/Nemotron-H-8B-Reasoning-128K")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "nvidia/Nemotron-H-8B-Reasoning-128K",
    device_map="auto",
)
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

## 注記

- バッチ生成には左パディングを使用します。[Padding side](../llm_tutorial#padding-side)を参照してください。

## NemotronHConfig[[transformers.NemotronHConfig]]

#### transformers.NemotronHConfig[[transformers.NemotronHConfig]]

```python
transformers.NemotronHConfig(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, layers_block_type: list[str] | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, use_cache: bool = True, num_logits_to_keep: int = 1, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 8, head_dim: int = 128, max_position_embeddings: int = 4096, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, sliding_window: int | None = None, intermediate_size: int = 21504, mlp_hidden_act: str = 'relu2', mlp_bias: bool = False, use_mamba_kernels: bool = True, ssm_state_size: int = 128, mamba_num_heads: int = 128, mamba_head_dim: int = 64, mamba_hidden_act: str = 'silu', n_groups: int = 8, conv_kernel: int = 4, expand: int = 2, time_step_min: float = 0.001, time_step_max: float = 0.1, time_step_limit: list[float] | tuple[float, ...] = (0.0, inf), time_step_floor: float = 0.0001, use_conv_bias: bool = True, chunk_size: int = 128, mamba_proj_bias: bool = False, mamba_ssm_cache_dtype: str = 'float32', n_routed_experts: int = 8, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 1, moe_intermediate_size: int = 7688, moe_shared_expert_intermediate_size: int = 7688, moe_latent_size: int | None = None, moe_shared_expert_overlap: bool = True, num_experts_per_tok: int = 2, routed_scaling_factor: float | int = 1.0, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, norm_topk_prob: bool = True, num_nextn_predict_layers: int = 0, mtp_layers_block_type: list[str] | None = None, use_bias: bool = False, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_epsilon: float = 1e-05, residual_in_fp32: bool = False, hidden_dropout: float | int = 0.0, rescale_prenorm_residual: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h/configuration_nemotron_h.py#L27)

**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。

layers_block_type (`list`, *任意*) : 各レイヤーのレイヤータイプを明示的に指定するリスト。各要素は "mlp"、"linear_attention"、"full_attention"、"moe" のいずれかである必要があります。レイヤー数は、このリストの長さによって決定されます。

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。

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。

num_logits_to_keep (`int`、*optional*、デフォルトは 1) : 生成中に計算するプロンプトの logits の数。`None` の場合、すべての logits が計算されます。

pad_token_id (`int`, *任意*, デフォルトは `0`) : 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。

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 `8`) : 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。

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。

max_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは`4096`) : 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。

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。

sliding_window (`int`, *optional*) : 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。

intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`21504`) : MLP 表現の次元数。

mlp_hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`relu2`) : 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。

mlp_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : MLP 層の up_proj、down_proj、gate_proj 層でバイアスを使用するかどうか。

use_mamba_kernels (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`)：非推奨であり、効果はありません。利用可能な場合、高速な Mamba カーネルが自動的に使用されます。

ssm_state_size (`int`, *optional*, デフォルトは 128) : mamba の状態空間潜在変数の次元です。

mamba_num_heads (`int`、*任意*、デフォルトは `128`) : v2 実装で使用する mamba ヘッドの数。

mamba_head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`64`) : ヘッド埋め込み次元サイズ

mamba_hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`"silu"`) : Mamba層で使用する非線形活性化関数。

n_groups (`int`、*optional*、デフォルトは 8) : Mamba レイヤーの進化行列のグループ数。

conv_kernel (`int`、*任意*、デフォルトは`4`) : 畳み込みカーネルのサイズ。

expand (`int`、*optional*、デフォルトは 2) : Mamba レイヤーの中間サイズを決定するために使用される拡張係数。

time_step_min (`float`、*任意*、デフォルトは `0.001`) : `dt_proj.bias` を制限するために使用される `time_step` の最小値。

time_step_max (`float`、*任意*、デフォルトは `0.1`) : `dt_proj.bias` を制限するために使用される `time_step` の最大値。

time_step_limit (`Union[list[float], tuple[float, ...]]`、*任意*、デフォルトは`(0.0, inf)`) : クランプに使用するタイムステップ値の許容範囲。

time_step_floor (`float`、*任意*、デフォルトは `0.0001`) : softplus 活性化後の離散タイムステップ delta に許可される最小値。

use_conv_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `True`) : Mambaミキサーブロックの畳み込み層でバイアスを使用するかどうか。

chunk_size (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : Mamba レイヤー内でシーケンスを構成するチャンクのサイズ。

mamba_proj_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : mamba mixer ブロックの入力および出力プロジェクション (["in_proj", "out_proj"]) でバイアスを使用するかどうかを示すフラグ

mamba_ssm_cache_dtype (`str`、*任意*、デフォルトは`"float32"`) : Mamba SSMキャッシュ状態のデータ型。

n_routed_experts (`int`、*任意*、デフォルトは`8`) : ルーティング対象のエクスパートの数。

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。

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

moe_intermediate_size (`int`, *optional*, デフォルトは `7688`) : ルーティングされたエキスパートのMLPの中間サイズ。

moe_shared_expert_intermediate_size (`int`, *optional*, デフォルトは 7688) : 共有エキスパートにおける MLP 表現の次元数。

moe_latent_size (`int`, *optional*) : MoEエキスパートの射影における潜在変数のサイズ。`None`の場合、`hidden_size`が使用されます。

moe_shared_expert_overlap (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 共有エキスパートがルーティングされたエキスパートと重複するかどうか。

num_experts_per_tok (`int`、*任意*、デフォルトは`2`) : 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 (`Union[float, int]`、*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) : エキスパートルーティングのグループ数。

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）。

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。

num_nextn_predict_layers (`int`、*optional*、デフォルトは 0) : マルチトークン予測のための追加レイヤー数です。0 の場合、マルチトークン予測は無効になります。

mtp_layers_block_type (`list`、*任意*、デフォルトは`['full_attention', 'moe']`) : `num_nextn_predict_layers` > 0 の場合、マルチトークン予測レイヤーのレイヤータイプを明示的に指定するリスト。

use_bias (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : モデルでバイアスを使用するかどうか。

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。

layer_norm_epsilon (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-05`) : Layer Normalization 層で使用する epsilon。

residual_in_fp32 (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 残差を`float32`にするかどうか。

hidden_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : embeddings、encoder、pooler 内のすべての全結合層における dropout 確率。

rescale_prenorm_residual (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 正規化前の残差接続を再スケーリングするかどうか。

これはNemotronHModel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Nemotron H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、[nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16)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。

```python
>>> from transformers import NemotronHModel, NemotronHConfig

>>> # Initializing a NemotronH configuration
>>> configuration = NemotronHConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = NemotronHModel(configuration)

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

#### validate_layer_type[[transformers.NemotronHConfig.validate_layer_type]]

```python
validate_layer_type()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h/configuration_nemotron_h.py#L207)

layers_block_type リストを検証します。

## NemotronHModel[[transformers.NemotronHModel]]

#### transformers.NemotronHModel[[transformers.NemotronHModel]]

```python
transformers.NemotronHModel(config: NemotronHConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h/modeling_nemotron_h.py#L1076)

#### forward[[transformers.NemotronHModel.forward]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h/modeling_nemotron_h.py#L1093)

## NemotronHForCausalLM[[transformers.NemotronHForCausalLM]]

#### transformers.NemotronHForCausalLM[[transformers.NemotronHForCausalLM]]

```python
transformers.NemotronHForCausalLM(config: NemotronHConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h/modeling_nemotron_h.py#L1157)

#### forward[[transformers.NemotronHForCausalLM.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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/nemotron_h/modeling_nemotron_h.py#L1169)

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

[NemotronHForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/nemotron_h#transformers.NemotronHForCausalLM)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。

- **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, NemotronHForCausalLM

>>> model = NemotronHForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/NemotronH-7B-v1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/NemotronH-7B-v1")

>>> 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."
```