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LongCatFlash

Transformers

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Este modelo se publicó en HF papers el 2025-09-01 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 2025-09-17.

LongCatFlash

Resumen

El modelo LongCatFlash fue propuesto en LongCat-Flash Technical Report por el equipo Meituan LongCat. LongCat-Flash es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) de 560B parámetros que activa dinámicamente entre 18.6B y 31.3B parámetros (promedio ~27B). El modelo presenta una arquitectura con conexiones de atajo que permite una alta velocidad de inferencia (>100 tokens/segundo) y capacidades avanzadas de razonamiento.

El resumen del artículo es el siguiente:

Presentamos LongCat-Flash, un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) de 560 mil millones de parámetros que incorpora un mecanismo de cómputo dinámico, el cual activa entre 18.6B y 31.3B parámetros según el contexto (promedio ~27B). El modelo integra una arquitectura con conexiones de atajo que permite una alta velocidad de inferencia (>100 tokens/segundo) y demuestra un rendimiento sólido en múltiples benchmarks, incluyendo una precisión del 89.71% en MMLU y capacidades excepcionales de uso de herramientas agénticas.

Consejos:

LongCat-Flash utiliza una arquitectura MoE con conexiones de atajo únicas que permite una inferencia más rápida en comparación con los modelos MoE tradicionales
El modelo admite una longitud de contexto de hasta 128k para tareas de formato largo
La activación dinámica de parámetros lo hace computacionalmente eficiente mientras mantiene un alto rendimiento
Apto para aplicaciones que requieren un razonamiento sólido, capacidades de codificación y de invocación de herramientas
La arquitectura MoE incluye expertos cero (módulos nn.Identity) que actúan como conexiones de salto, permitiendo que los tokens omitan el cálculo de expertos cuando sea apropiado

Este modelo fue aportado por Molbap. El código original se puede encontrar aquí.

Ejemplos de uso

El modelo es grande: se necesitan 2x8 H100 para ejecutar la inferencia.

# launch_longcat.py

from transformers import AutoTokenizer, LongcatFlashForCausalLM


model_id = "meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

chat = [
      {"role": "user", "content": "Hello! What is the capital of France? What can you tell me about it?"},
]

model = LongcatFlashForCausalLM.from_pretrained(
      model_id,
      tp_plan="auto",
 device_map="auto")

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
      chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=30)
print(tokenizer.batch_decode(outputs))

Para ejecutar con TP, necesitará torchrun:

torchrun  --nproc_per_node=8 --nnodes=2 --node_rank=0 | 1  --rdzv-id <an_id> --rdzv-backend c10d --rdzv-endpoint $NODE_ID:$NODE_PORT  --log-dir ./logs_longcat launch_longcat.py

Y obtendrás una generación agradable:

[Round 0] USER:Hello! What is the capital of France? What can you tell me about it? ASSISTANT:Hello! 😊 The capital of France is Paris, one of the most famous and beloved cities in the world. Here’s a quick overview of what makes Paris special:
1. Iconic Landmarks

    Eiffel Tower – The global symbol of France, built in 1889 for the World's Fair.
    Notre-Dame Cathedral – A masterpiece of Gothic architecture (currently under restoration after the 2019 fire).
    Louvre Museum – The world’s largest art museum, home to the Mona Lisa and Venus de Milo.
    Sacré-Cœur Basilica – A stunning white church atop Montmartre with panoramic views.
    Arc de Triomphe – Honors French military victories, with the Tomb of the Unknown Soldier beneath it.
    Champs-Élysées – A glamorous avenue leading to the Arc de Triomphe, lined with shops and cafés.

2. Culture & Arts

    Paris is the "City of Light" (La Ville Lumière), a nickname from its early adoption of street lighting and its role as a center of enlightenment.
    It’s a global hub for fashion (haute couture, Paris Fashion Week) and art (Impressionism, Picasso, Dali).
    Famous literary figures like Hemingway, Fitzgerald, and Sartre lived and wrote here.

3. Food & Cuisine

    Croissants, baguettes, macarons, and crème brûlée are just a few of its culinary delights.
    Paris has over 100 Michelin-starred restaurants and countless cozy bistros.
    The Marché d’Aligre and Rue Mouffetard are great for fresh produce and local flavors.

4. History & Politics

    Founded in the 3rd century BC by the Parisii tribe, it became a major European city under the Romans.
    The French Revolution (1789–1799) began here, leading to the fall of the monarchy.
    Today, it’s the political and economic heart of France, housing the French President’s residence (Élysée Palace) and the National Assembly.

**

LongcatFlashConfig

clase transformers.LongcatFlashConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 131072hidden_size: int = 6144num_layers: int = 28num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0ffn_hidden_size: int = 12288q_lora_rank: int = 1536kv_lora_rank: int = 512qk_nope_head_dim: int = 128qk_rope_head_dim: int = 64head_dim: int = 64v_head_dim: int = 128qk_head_dim: int | None = Nonemoe_topk: int = 12n_routed_experts: int = 512output_router_logits: bool = Falsezero_expert_num: int = 256expert_ffn_hidden_size: int = 2048routed_scaling_factor: float = 6.0 )

Parámetros

vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 131072) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 6144) — Dimensión de las representaciones ocultas.
num_layers (int, opcional, valor predeterminado 28) — Número de capas del decodificador. Cada una contiene dos subcapas de atención, por lo que num_hidden_layers siempre se deriva como 2 * num_layers.
num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 64) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional) — Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 131072) — La longitud máxima de secuencia con la que podría utilizarse este modelo.
initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización rms.
use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
pad_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 1) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 2) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
ffn_hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 12288) — Dimensión de las representaciones del MLP.
q_lora_rank (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de consulta.
kv_lora_rank (int, opcional, valor predeterminado 512) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de clave y valor.
qk_nope_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que no utilizan incrustaciones de posición rotativa.
qk_rope_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 64) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que utilizan incrustaciones de posición rotativa.
head_dim (int, opcional, valor predeterminado 64) — La dimensión de la cabeza de atención. Si es None, se establecerá en hidden_size // num_attention_heads
v_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión de las cabeceras de valor.
qk_head_dim (int, opcional) — La dimensión total de las cabeceras de consulta/clave. Si no se especifica, se establece en qk_nope_head_dim + qk_rope_head_dim.
moe_topk (int, opcional, valor predeterminado 12) — Número de expertos a los que se enruta cada token en la capa MoE.
n_routed_experts (int, opcional, valor predeterminado 512) — Número de expertos enrutados.
output_router_logits (bool, opcional, valor predeterminado False) — Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Habilitar esta opción también permite que el modelo devuelva la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrio de carga y la pérdida z del router.
zero_expert_num (int, opcional, valor predeterminado 256) — Número de expertos cero (función identidad) que se añadirán al grupo de expertos.
expert_ffn_hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 2048) — Tamaño oculto de las capas FFN de expertos individuales.
routed_scaling_factor (float, opcional, valor predeterminado 6.0) — Factor de escala de los expertos enrutados.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un LongcatFlashModel. Se utiliza para instanciar un modelo Longcat Flash según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

>>> from transformers import LongcatFlashModel, LongcatFlashConfig

>>> # Initializing a LongCat Flash style configuration
>>> configuration = LongcatFlashConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = LongcatFlashModel(configuration)

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

LongcatFlashPreTrainedModel

clase transformers.LongcatFlashPreTrainedModel

< source >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Parámetros

config (PreTrainedConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

( *args**kwargs )

Un valor simulado para una ruta con puntos (p. ej. torch.float32): las cadenas de acceso a atributos y las llamadas se comportan como decoradores de paso, repr es la ruta con puntos, y su uso como clase base sustituye una base de type simple (PEP 560 __mro_entries__), de modo que las subclases reales conservan un metaclass normal y inspect.signature lee su __init__ real en lugar del de un simulado.

LongcatFlashModel

clase transformers.LongcatFlashModel

< source >

( config: LongcatFlashConfig )

Parámetros

config (LongcatFlashConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Longcat Flash sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (LongcatFlashConfig) y las entradas.

El método forward de LongcatFlashModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_probs=True y config.add_router_probs=True o cuando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

LongcatFlashForCausalLM

clase transformers.LongcatFlashForCausalLM

< source >

( config: LongcatFlashConfig )

Parámetros

config (LongcatFlashConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Longcat Flash para el modelado de lenguaje causal.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (LongcatFlashConfig) y las entradas.

El método forward de LongcatFlashForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, devuelta cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
aux_loss (torch.FloatTensor, opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven None aquí, aunque siguen devolviendo router_logits.
router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa dispersa) de forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, LongcatFlashForCausalLM

>>> model = LongcatFlashForCausalLM.from_pretrained("meta-longcat_flash/LongcatFlash-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-longcat_flash/LongcatFlash-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."

Update on GitHub

←Llama3 Longformer→