# Mellum

Mellum, [JetBrains](https://www.jetbrains.com/) tarafından geliştirilen, kod odaklı bir Mixture-of-Experts dil modelidir. Qwen3-MoE mimarisinden türetilmiştir ve katman türüne göre RoPE ile iç içe geçmiş kayan pencere dikkati kullanır. Modelin toplam 12B parametresi olup token başına 2,5B aktif parametre kullanır; 28 katman boyunca 64 yönlendirilmiş uzman bulunur ve token başına 8'i etkinleştirilir. Bazı checkpoint'ler, [generate()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/text_generation#transformers.GenerationMixin.generate)'in `use_mtp=True` ile spekülatif çözümleme için kullanabileceği çoklu token tahmin katmanını da içerir.

Aşağıdaki örnek, [Pipeline](/docs/transformers/main/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) veya [AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM) sınıfı ile metin üretmenin nasıl yapılacağını göstermektedir.

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base",
)
pipe("def fibonacci(n):")
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base",
    device_map="auto",
)
input_ids = tokenizer("def fibonacci(n):", return_tensors="pt").to(model.device)

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

## MellumConfig[[transformers.MellumConfig]]

#### transformers.MellumConfig[[transformers.MellumConfig]]

```python
transformers.MellumConfig(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 = 98304, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 7168, num_hidden_layers: int = 28, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | None = None, attention_bias: bool = False, sliding_window: int | None = 1024, attention_dropout: float | int = 0.0, moe_intermediate_size: int = 896, num_experts_per_tok: int = 8, num_experts: int = 64, norm_topk_prob: bool = True, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, head_dim: int = 128, layer_types: list[str] | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, num_mtp_layers: int | None = None, mtp_layer_types: list[str] | None = None, mtp_mlp_layer_types: list[str] | None = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mellum/configuration_mellum.py#L30)

**Parametreler:**

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `98304`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2304`) : Gizli temsillerin boyutu.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `7168`) : MLP temsil boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `28`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

num_key_value_heads (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `4`) : Grouped Query Attention'ı uygulamak için kullanılması gereken key_value başlarının sayısıdır. `num_key_value_heads=num_attention_heads` ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, `num_key_value_heads=1` ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için [bu makaleye](https://huggingface.co/papers/2305.13245) göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak `num_attention_heads` kullanılır.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `silu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `131072`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

rms_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-06`) : rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Modelin son anahtar/değer dikkatlerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir (tüm modellerde kullanılmaz). Yalnızca `config.is_decoder=True` olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

rope_parameters (`Union[dict, ~modeling_rope_utils.RopeParameters]`, *isteğe bağlı*) : RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, `rope_theta` için bir değer içermeli ve daha uzun `max_position_embeddings` ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan parametreleri isteğe bağlı olarak içermelidir.

attention_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Kendi kendine dikkat (self-attention) sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

sliding_window (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1024`) : Kayan pencere dikkat penceresi boyutu. `None` ise kayan pencere uygulanmaz.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

moe_intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `896`) : Yönlendirilmiş uzman MLP'lerinin ara boyutu.

num_experts_per_tok (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `8`) : Her jetonu yönlendirilecek uzman sayısı. Bu, jeton seçimli yönlendirmenin top-k değeridir.

num_experts (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `64`) : MoE katmanlarındaki yönlendirilmiş uzman sayısı.

norm_topk_prob (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Yönlendirilen uzmanların ağırlıklarının normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

output_router_logits (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Modelin router logit'lerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir. Bu özellik etkinleştirildiğinde, modelin yük dengeleme kaybı ve router z-kaybı dahil olmak üzere yardımcı kaybı (auxiliary loss) da çıkarmasına olanak tanınır.

router_aux_loss_coef (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.001`) : Yardımcı yük dengeleme kaybı katsayısı. MoE modellerinde dengesiz uzman yönlendirmesini cezalandırmak için kullanılır.

pad_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.

bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.

head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `128`) : Dikkat başı boyutu. None ise, varsayılan olarak hidden_size // num_attention_heads değerini alır

layer_types (`list[str]`, *isteğe bağlı*) : Her katman indeksini katman türüyle açıkça eşleyen bir liste. Sağlanmazsa, yapılandırma değerlerine göre otomatik olarak oluşturulur.

mlp_layer_types (`list[str]`, *isteğe bağlı*) : Katman başına MLP tipi — `"dense"` veya `"sparse"`. Uzunluk `num_hidden_layers` ile eşit olmalıdır. Varsayılan olarak tümü sparse'dir.

num_mtp_layers (`int`, *isteğe bağlı*) : Çoklu jeton tahmini (MTP) katmanlarının sayısı. En fazla bir tanesi desteklenir.

mtp_layer_types (`list[str]`, *isteğe bağlı*) : Her MTP katmanının dikkat tipi. Varsayılan olarak `"sliding_attention"`.

mtp_mlp_layer_types (`list[str]`, *isteğe bağlı*) : Her MTP katmanının MLP tipi. Varsayılan olarak `"sparse"`.

Bu, bir MellumModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Mellum modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneği oluşturmak, [JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base](https://huggingface.co/JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base) modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde etmenizi sağlar.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

```python
>>> from transformers import MellumModel, MellumConfig

>>> configuration = MellumConfig()
>>> model = MellumModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## MellumModel[[transformers.MellumModel]]

#### transformers.MellumModel[[transformers.MellumModel]]

```python
transformers.MellumModel(config: MellumConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mellum/modeling_mellum.py#L447)

**Parametreler:**

config ([MellumConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mellum#transformers.MellumConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-states üreten çıplak Mellum Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.MellumModel.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'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mellum/modeling_mellum.py#L464)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

**Dönüş:** `MoeModelOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

Çeşitli öğelerden oluşan bir `MoeModelOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda); bu öğeler yapılandırmaya ([MellumConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mellum#transformers.MellumConfig)) ve girdilere bağlı olarak değişir.

[MellumModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mellum#transformers.MellumModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak `config.is_encoder_decoder=True` ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_router_probs=True` ve `config.add_router_probs=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_probs=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, sequence_length, num_experts)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` tuple'ı.

  MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri (softmax sonrası), bu terimler Mixture of Experts modelleri için yardımcı kaybı hesaplamakta kullanılır.

## MellumForCausalLM[[transformers.MellumForCausalLM]]

#### transformers.MellumForCausalLM[[transformers.MellumForCausalLM]]

```python
transformers.MellumForCausalLM(config: MellumConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mellum/modeling_mellum.py#L600)

**Parametreler:**

config ([MellumConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mellum#transformers.MellumConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Nedensel dil modellemesi için Mellum Modeli.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.MellumForCausalLM.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, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mellum/modeling_mellum.py#L618)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında olmalı ya da -100 olmalı (`input_ids` docstring'ine bakın). Endeksleri `-100` olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında etiketlere sahip tokenlar için hesaplanır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

output_router_logits (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm yönlendiricilerin (router) logit değerlerinin döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Bunlar yönlendirici kaybını (router loss) hesaplamak için kullanışlıdır ve çıkarım sırasında döndürülmemelidir.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : `int` ise, son `logits_to_keep` token için logits hesaplanır. `0` ise, tüm `input_ids` için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token'ın logits'ine ihtiyaç duyulur ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. `torch.Tensor` ise, dizi uzunluğu boyutunda tutulacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

**Dönüş:** `MoeCausalLMOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

Bir `MoeCausalLMOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([MellumConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mellum#transformers.MellumConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[MellumForCausalLM](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mellum#transformers.MellumForCausalLM) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opsiyonel*, `output_router_logits=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_logits=True` olduğunda ve model, yük dengeleme kaybı ile router'ını eğittiğinde döndürülür) -- Seyrek modüller için yük dengeleme yardımcı kaybı. Uzmanlarını router sapması ile dengeleyen modeller (DeepSeek-V3 ve ondan türetilen mimariler) burada `None` döndürürken yine de `router_logits` döndürür.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_router_logits=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_logits=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her seyrek katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri. Bunlar, bir yük dengeleme kaybı hesaplamak veya tokenlerin uzmanlara nasıl dağıtıldığını incelemek için kullanılabilir.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MellumForCausalLM

>>> model = MellumForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-MoE-15B-A2B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-MoE-15B-A2B")

>>> 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."
```