# Hy4-Preview

## Visão geral

Hy4-Preview é um modelo de linguagem mixture-of-experts com 780 bilhões de parâmetros, que ativa 49 bilhões de parâmetros por token. Cada camada MoE possui 256 especialistas roteados, além de um especialista compartilhado sempre ativo, e roteia cada token para 8 deles. A janela de contexto é de 1 milhão de tokens.

A arquitetura combina quatro recursos:

- **A Atenção Latente Multi-cabeça (MLA)** comprime as chaves e os valores em um latente de baixo posto (`kv_lora_rank`) que o `kv_b_proj` expande de volta para uma chave/valor por cabeça de consulta.
- **DeepSeek Sparse Attention (DSA)** seleciona `index_topk` chaves por consulta com um indexador leve. Seguindo o [IndexShare](https://huggingface.co/papers/2603.12201), apenas as camadas marcadas como `"full"` em `indexer_types` executam um indexador; as camadas `"shared"` reutilizam a seleção da camada full anterior.
- **MLA com portões e sinks de atenção aprendíveis**, em que cada cabeça possui um sink logit que participa do softmax e não contribui com valor, como em [GPT-OSS](./gpt_oss).
- **Conexões Hiper Independentes (iHC)** substituem o caminho residual simples por `hc_mult` fluxos residuais paralelos que são colapsados antes e redistribuídos depois de cada subcamada.

A implementação não executa as camadas de previsão de múltiplos tokens (MTP). Os checkpoints publicados mantêm esses pesos para que outros runtimes possam usá-los para decodificação especulativa; eles são ignorados no momento do carregamento.

## Exemplo de uso

```python
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))
```

O checkpoint completo não cabe em um único acelerador. Divida-o em shards com paralelismo de tensor, ou coloque cada grupo de especialistas em seu próprio dispositivo com paralelismo de especialistas:

```python
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),
)
```

O paralelismo de especialistas é exclusivo para inferência, pois o all-reduce dos especialistas roteados não possui passo reverso.

## HYV4Config[[transformers.HYV4Config]]

#### transformers.HYV4Config[[transformers.HYV4Config]]

```python
transformers.HYV4Config(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 = 120832, hidden_size: int = 2816, intermediate_size: int = 6912, moe_intermediate_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 34, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 32, head_dim: int = 256, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 262144, initializer_range: float = 0.006, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 120002, bos_token_id: int | None = 120000, eos_token_id: int | list[int] | None = 120025, tie_word_embeddings: bool = False, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float = 0.0, n_routed_experts: int = 256, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 1, num_experts_per_tok: int = 8, routed_scaling_factor: float = 2.827, norm_topk_prob: bool = True, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, q_lora_rank: int = 1536, kv_lora_rank: int = 512, qk_nope_head_dim: int = 192, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 256, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 16, indexer_types: list[str] | None = None, hc_mult: int = 4, hc_magnitude: float = 2.0, hc_eps: float = 1e-06, learnable_sink_init: float = 0.0, swiglu_limit: float = 10.0, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hy_v4/configuration_hy_v4.py#L29)

**Parâmetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `120832`) : Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `2816`) : Dimensão das representações ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `6912`) : Dimensão das representações do MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `768`) : Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, padrão `34`) : Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, padrão `32`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*, padrão `32`) : Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se `num_key_value_heads=num_attention_heads`, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se `num_key_value_heads=1`, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada cabeça de chave e valor do grupo deve ser construída pela média (meanpooling) de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte [este artigo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Se não for especificado, o valor padrão será `num_attention_heads`.

head_dim (`int`, *opcional*, padrão `256`) : A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads

hidden_act (`str`, *opcional*, padrão `silu`) : A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, padrão `262144`) : O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser usado.

initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.006`) : O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.

rms_norm_eps (`float`, *opcional*, padrão `1e-05`) : O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.

use_cache (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se o modelo deve retornar as últimas atenções de chave/valor (não utilizado por todos os modelos). Relevante apenas se `config.is_decoder=True` ou quando o modelo for um modelo generativo somente de decodificador.

pad_token_id (`int`, *opcional*, padrão `120002`) : ID do token usado para preenchimento no vocabulário.

bos_token_id (`int`, *opcional*, padrão `120000`) : ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, padrão `120025`) : ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento `tied_weights_keys` do modelo.

attention_bias (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.

attention_dropout (`float`, *opcional*, padrão `0.0`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

n_routed_experts (`int`, *opcional*, padrão `256`) : Número de especialistas roteados.

output_router_logits (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permite que o modelo outpute a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador.

n_shared_experts (`int`, *opcional*, padrão `1`) : Número de especialistas compartilhados.

num_experts_per_tok (`int`, *opcional*, padrão `8`) : Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento por escolha de token.

routed_scaling_factor (`float`, *opcional*, padrão `2.827`) : Fator de escala ou especialistas roteados.

norm_topk_prob (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados.

n_group (`int`, *opcional*, padrão 1) : Número de grupos de especialistas para roteamento. O HYV4 seleciona especialistas globalmente, portanto, este valor é 1 (um grupo contendo todos os especialistas).

topk_group (`int`, *opcional*, padrão 1) : Número de grupos de especialistas mantidos durante o roteamento. Com `n_group=1`, isso reutiliza `Glm4MoeLiteTopkRouter` como um top-k global simples.

q_lora_rank (`int`, *opcional*, padrão `1536`) : Rango das matrizes LoRA para as projeções de consulta.

kv_lora_rank (`int`, *opcional*, padrão `512`) : Rank das matrizes LoRA para as projeções de chave e valor.

qk_nope_head_dim (`int`, *opcional*, padrão `192`) : Dimensão das cabeças de query/key que não usam embeddings de posição rotativa.

qk_rope_head_dim (`int`, *opcional*, padrão `64`) : Dimensão das cabeças de query/key que utilizam embeddings de posição rotativa.

v_head_dim (`int`, *opcional*, padrão `256`) : Dimensão dos cabeçalhos de valor.

mlp_layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Tipo de MLP por camada, sendo `"dense"` ou `"sparse"`. O padrão é uma camada densa seguida por camadas MoE esparsas.

layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de config.

index_topk (`int`, *opcional*, padrão 2048) : Número máximo de posições de chave selecionadas por cada consulta DSA.

index_head_dim (`int`, *opcional*, padrão 128) : Dimensão oculta de cada cabeçalho do indexador DSA.

index_n_heads (`int`, *opcional*, padrão 16) : Número de cabeças do indexador DSA.

indexer_types (`list[str]`, *opcional*) : Tipo de indexador DSA por camada, sendo `"full"` ou `"shared"`. Uma camada compartilhada reutiliza o indexador full mais recente na mesma requisição de forward.

hc_mult (`int`, *opcional*, padrão 4) : Número de canais de estado oculto mantidos pelo iHC.

hc_magnitude (`float`, *opcional*, padrão 2.0) : Escala aplicada ao ramo pós-gating do iHC.

hc_eps (`float`, *opcional*, padrão 1e-6) : Epsilon numérico adicionado aos portões sigmoides do iHC.

learnable_sink_init (`float`, *opcional*, padrão 0.0) : Valor inicial de cada logit de attention-sink aprendido.

swiglu_limit (`float`, *opcional*, padrão 10.0) : Magnitude do clamp SwiGLU do especialista roteado. Valores iguais ou inferiores a zero desativam o clamp.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opcional*) : Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para `rope_theta` e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com `max_position_embeddings` maiores.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um HYV4Model. Ela é usada para instanciar um modelo Hy V4 de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [tencent/Hy4-preview](https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview)

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações.

## HYV4Model[[transformers.HYV4Model]]

#### transformers.HYV4Model[[transformers.HYV4Model]]

```python
transformers.HYV4Model(config: HYV4Config)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hy_v4/modeling_hy_v4.py#L780)

**Parâmetros:**

config ([HYV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4Config)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O modelo Hy V4 puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.HYV4Model.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.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hy_v4/modeling_hy_v4.py#L797)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

**Retorna:** `MoeModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Um `MoeModelOutputWithPast` ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([HYV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4Config)) e das entradas.

O método forward do [HYV4Model](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4Model) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se `config.is_encoder_decoder=True`, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_router_probs=True` e `config.add_router_probs=True` são passados ou quando `config.output_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores de MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

## HYV4ForCausalLM[[transformers.HYV4ForCausalLM]]

#### transformers.HYV4ForCausalLM[[transformers.HYV4ForCausalLM]]

```python
transformers.HYV4ForCausalLM(config: HYV4Config)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hy_v4/modeling_hy_v4.py#L864)

**Parâmetros:**

config ([HYV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4Config)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Hy V4 para modelagem de linguagem causal.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.HYV4ForCausalLM.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.Tensor] = 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'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hy_v4/modeling_hy_v4.py#L893)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em `[0, ..., config.vocab_size]` ou ser -100 (veja a docstring de `input_ids`). Tokens com índices definidos como `-100` são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, padrão `0`) : Se for um `int`, calcula os logits para os últimos `logits_to_keep` tokens. Se for `0`, calcula os logits para todos os `input_ids` (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um `torch.Tensor`, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

**Retorna:** `MoeCausalLMOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Um `MoeCausalLMOutputWithPast` ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([HYV4Config](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4Config)) e das entradas.

O método forward de [HYV4ForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hy_v4#transformers.HYV4ForCausalLM) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opcional*, retornado quando `output_router_logits=True` é passado ou quando `config.output_router_logits=True`, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) -- Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam `None` aqui, mas ainda retornam `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_router_logits=True` é passado ou quando `config.output_router_logits=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada esparsa) com forma `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

```python
>>> 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."
```