# SolarOpen

## Visão geral

O modelo SolarOpen foi proposto no [Solar Open Technical Report](https://huggingface.co/papers/2601.07022) pela equipe Upstage.

O resumo do artigo é o seguinte:

Apresentamos o Solar Open, um modelo de linguagem bilíngue Mixture-of-Experts com 102 bilhões de parâmetros para idiomas com pouca representação. O Solar Open demonstra uma metodologia sistemática para construir LLMs competitivos ao abordar três desafios interconectados. Primeiro, para treinar de forma eficaz apesar da escassez de dados para idiomas com pouca representação, sintetizamos 4,5T tokens de dados de alta qualidade, específicos de domínio e orientados para RL. Segundo, coordenamos esses dados por meio de um currículo progressivo que otimiza conjuntamente a composição, os limiares de qualidade e a cobertura de domínio ao longo de 20 trilhões de tokens. Terceiro, para habilitar capacidades de raciocínio por meio de RL escalável, aplicamos nosso framework proposto, SnapPO, para otimização eficiente. Em benchmarks em inglês e coreano, o Solar Open atinge desempenho competitivo, demonstrando a eficácia dessa metodologia para o desenvolvimento de IA para idiomas com pouca representação.

## Dicas de uso

Parâmetros de inferência recomendados para desempenho ideal:

```
temperature=0.8
top_p=0.95
top_k=50
```

**Exemplos**

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_ID = "upstage/Solar-Open-100B"

# Load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_ID,
    device_map="auto",
)

# Prepare input
messages = [{"role": "user", "content": "who are you?"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to(model.device)

# Generate response
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=4096,
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
    do_sample=True,
)
generated_text = tokenizer.decode(generated_ids[0][inputs.input_ids.shape[1] :])
print(generated_text)
```

Este modelo foi contribuído por [SSON9](https://huggingface.co/SSON9) da [Upstage](https://huggingface.co/upstage).

## SolarOpenConfig[[transformers.SolarOpenConfig]]

#### transformers.SolarOpenConfig[[transformers.SolarOpenConfig]]

```python
transformers.SolarOpenConfig(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 = 196608, hidden_size: int = 4096, num_hidden_layers: int = 48, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 8, 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 = 1280, num_experts_per_tok: int = 8, output_router_logits: bool = False, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 128, routed_scaling_factor: float = 1.0, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, norm_topk_prob: bool = True, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, pad_token_id: int | None = None, head_dim: int = 128)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/solar_open/configuration_solar_open.py#L30)

**Parâmetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `196608`) : Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `4096`) : Dimensão das representações ocultas.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, padrão `48`) : Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, padrão `64`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*, padrão `8`) : 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`.

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 `131072`) : O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser usado.

initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.02`) : 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.

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

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.

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 (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.0`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

moe_intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `1280`) : Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.

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.

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.

n_routed_experts (`int`, *opcional*, padrão `128`) : Número de especialistas roteados.

routed_scaling_factor (`float`, *opcional*, padrão `1.0`) : Fator de escala ou especialistas roteados.

n_group (`int`, *opcional*, padrão 1) : Número de grupos para especialistas roteados.

topk_group (`int`, *opcional*, padrão `1`) : Número de grupos selecionados para cada token (para cada token, garantindo que os especialistas selecionados estejam apenas dentro de `topk_group` grupos).

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

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

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

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

head_dim (`int`, *opcional*, padrão `128`) : A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um SolarOpenModel. Ela é usada para instanciar um modelo Solar Open de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [upstage/Solar-Open-100B](https://huggingface.co/upstage/Solar-Open-100B)

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.

## SolarOpenModel[[transformers.SolarOpenModel]]

#### transformers.SolarOpenModel[[transformers.SolarOpenModel]]

```python
transformers.SolarOpenModel(config: SolarOpenConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/solar_open/modeling_solar_open.py#L445)

**Parâmetros:**

config ([SolarOpenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenConfig)) : 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 Solar Open básico, 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.SolarOpenModel.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/solar_open/modeling_solar_open.py#L461)

**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 ([SolarOpenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenConfig)) e das entradas.

O método forward do [SolarOpenModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenModel) substitui 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.

## SolarOpenForCausalLM[[transformers.SolarOpenForCausalLM]]

#### transformers.SolarOpenForCausalLM[[transformers.SolarOpenForCausalLM]]

```python
transformers.SolarOpenForCausalLM(config: SolarOpenConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/solar_open/modeling_solar_open.py#L521)

**Parâmetros:**

config ([SolarOpenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenConfig)) : 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 Solar Open Model 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.SolarOpenForCausalLM.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/solar_open/modeling_solar_open.py#L536)

**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 ([SolarOpenConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenConfig)) e das entradas.

O método forward de [SolarOpenForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/solar_open#transformers.SolarOpenForCausalLM) substitui 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, SolarOpenForCausalLM

>>> model = SolarOpenForCausalLM.from_pretrained("meta-solar_open/SolarOpen-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-solar_open/SolarOpen-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."
```