# Mistral Large 4

## 概述

Mistral Large 4 是一个原生多模态的混合专家模型，拥有 1 万亿参数，每个 token 激活 490 亿参数（包含嵌入层和输出层则为 520 亿）。它以文本和图像作为输入，生成文本输出，并且可以直接回答或先进行推理再回答，推理力度可按请求单独设置。

文本解码器基于 DeepSeek-V3.2 方案（通过 DSA 索引器实现稀疏化的多头潜在注意力）构建，并增加了若干自身的改动：

- **注意力**：72 层 Deepseek 稀疏注意力（DSA），采用 512 维 KV 潜在向量，并通过索引器为每个查询选择前 2048 个键位置来实现稀疏化。查询使用直接投影，没有 Q-LoRA。部分层计算自己的选择，其余层则复用之前层的选择（`"shared"`），与 [GLM-5](./glm_moe_dsa) 类似。
- **NoPE 层**：每第 4 层在注意力机制和索引器中均不使用旋转位置编码。
- **KV 共享**：从第 39 层开始，每第 4 层不计算 KV 潜在向量，而是关注第 35 层的 KV 潜在向量。它们保留各自的查询、KV 上投影和输出权重。
- **缩放 Softmax**：查询在注意力机制和索引器中按头进行缩放，缩放因子为 `s * log(position + 1) + b`，其中 `s` 和 `b` 为可学习参数。
- **LeRoPE**：YaRN 将 512 个 token 的基础 RoPE 扩展 2048 倍（即 1,048,576 个位置），而 LeRoPE 则为每个旋转频率添加了一个可学习的乘数。
- **MoE**：第一层为稠密层，其余每一层将每个 token 路由到 128 个专家中的 4 个，外加一个共享专家。
- **Logits**：最终 logits 通过 `30 * tanh(logits / 30)` 进行软截断。

视觉编码器和多模态投影器与 [Mistral 3](./mistral3) 相同（采用带有 patch-merge 投影器的 Pixtral 编码器）。

## 使用示例

检查点以 FP8 格式存储（128x128 块缩放权重，采用动态激活缩放），并按原样加载。完整模型大约需要 1 TB 的 GPU 内存，因此使用 `device_map="auto"` 将其分布在多个 GPU 上。

聊天模板接受 `reasoning_effort` 参数，可设置为 `"none"`（默认值）或 `"high"`。当设置为 `"high"` 时，模型会在回答之前，将推理过程写在 `[THINK]` 和 `[/THINK]` 之间。

```python
from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

model_id = "mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True))
```

```python
from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

model_id = "mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "How many prime numbers are there between 100 and 150?"}]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    reasoning_effort="high",
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=4096)
# Keep the special tokens to see the reasoning between [THINK] and [/THINK]
print(processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False))
```

## 备注

- 该检查点还包含用于推测解码的草稿头（`mtp_dspark.*` 权重），采用 DSpark 推测解码方法。
- DSA 索引器作为注意力掩码应用于稠密注意力之上，支持 `eager` 和 `sdpa` 后端。它产生与稀疏注意力相同的输出，但在长序列上无法提供其加速效果。

## MistralLarge4Config[[transformers.MistralLarge4Config]]

#### transformers.MistralLarge4Config[[transformers.MistralLarge4Config]]

```python
transformers.MistralLarge4Config(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_index: int = 10, projector_hidden_act: str = 'gelu', vision_feature_layer: int | list[int] = -1, multimodal_projector_bias: bool = False, spatial_merge_size: int = 2, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/configuration_mistral_large4.py#L223)

**参数：**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`，*可选*)：视觉骨干网络的配置对象或字典。

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`，*可选*)：文本骨干网络的配置对象或字典。

image_token_index (`int`，*可选*，默认为 `10`)：用作输入图像占位符的图像标记索引。

projector_hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `gelu`)：多模态投影器所使用的激活函数。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`，*可选*，默认值为 `-1`)：用于选择视觉特征的层索引。如果提供了多个索引，则会将对应索引的视觉特征拼接起来，以形成视觉特征。

multimodal_projector_bias (`bool`, *可选*, 默认为 `False`) : 是否在多模态投影器中使用偏置。

spatial_merge_size (`int`, *可选*，默认为 `2`)：用于通过合并相邻 patch 来减少视觉 token 数量的空间合并窗口大小。

tie_word_embeddings (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否根据模型的 `tied_weights_keys` 映射来绑定权重嵌入。

这是用于存储 MistralLarge4Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Mistral Large4 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 [mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

示例：

```python
>>> from transformers import MistralLarge4ForConditionalGeneration, MistralLarge4Config, PixtralVisionConfig, MistralConfig

>>> # Initializing a Pixtral-vision config
>>> vision_config = PixtralVisionConfig()

>>> # Initializing a Mistral config
>>> text_config = MistralConfig()

>>> # Initializing a MistralLarge4 configuration
>>> configuration = MistralLarge4Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the mistral_large4.1 configuration
>>> model = MistralLarge4ForConditionalGeneration(configuration)

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

## MistralLarge4TextConfig[[transformers.MistralLarge4TextConfig]]

#### transformers.MistralLarge4TextConfig[[transformers.MistralLarge4TextConfig]]

```python
transformers.MistralLarge4TextConfig(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 = 204800, hidden_size: int = 6144, intermediate_size: int = 24576, moe_intermediate_size: int = 6144, num_hidden_layers: int = 72, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 64, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 128, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 1.0, kv_lora_rank: int = 512, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_nope_head_dim: int = 64, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, num_experts_per_tok: int = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 32, head_dim: int = 64, first_k_dense_replace: int = 1, layer_types: list[str] | None = None, indexer_types: list[str] | None = None, no_rope_layers: list[int] | None = None, kv_source_layers: list[int] | None = None, final_logit_softcapping: float = 30.0)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/configuration_mistral_large4.py#L31)

**参数：**

vocab_size (`int`，*可选*，默认值为 `204800`)：模型的词汇表大小。定义了 `input_ids` 可以表示的不同 token 数量。

hidden_size (`int`，*可选*，默认为 `6144`)：隐藏表示的维度。

intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `24576`)：MLP 表示的维度。

moe_intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `6144`)：路由专家 MLP 的中间层大小。

num_hidden_layers (`int`，*可选*，默认为 `72`)：Transformer 解码器中的隐藏层数。

num_attention_heads (`int`，*可选*，默认为 `64`)：Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。

num_key_value_heads (`int`, *可选*，默认为 `64`)：这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数量。如果 `num_key_value_heads=num_attention_heads`，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果 `num_key_value_heads=1`，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 [这篇论文](https://huggingface.co/papers/2305.13245)。如果未指定，则默认为 `num_attention_heads`。

n_shared_experts (`int`，*可选*，默认为 `1`)：共享专家的数量。

n_routed_experts (`int`，*可选*，默认为 `128`)：路由专家的数量。

output_router_logits (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否由模型返回路由器 logits。启用此选项后，模型还将输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由器 z-loss。

routed_scaling_factor (`float`，*可选*，默认值为 `1.0`)：缩放因子或路由专家。

kv_lora_rank (`int`, *可选*, 默认为 `512`) : 用于键和值投影的 LoRA 矩阵的秩。

qk_rope_head_dim (`int`，*可选*，默认为 `64`)：使用旋转位置嵌入的查询/键头的维度。

v_head_dim (`int`，*可选*，默认为 `128`)：值头的维度。

qk_nope_head_dim (`int`，*可选*，默认为 `64`)：不使用旋转位置嵌入的查询/键头的维度。

n_group (`int`，*可选*，默认为 1)：路由专家的组数。

topk_group (`int`, *可选*, 默认为 `1`) : 每个 token 选中的组数（对于每个 token，确保所选专家仅位于 `topk_group` 个组内）。

num_experts_per_tok (`int`，*可选*，默认为 `4`)：每个 token 路由到的专家数量。这是 token 选择路由的 top-k 值。

hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `silu`)：解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` 等。

max_position_embeddings (`int`，*可选*，默认值为 `1048576`)：该模型可能使用的最大序列长度。

initializer_range (`float`，*可选*，默认值为 `0.02`)：用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。

rms_norm_eps (`float`，*可选*，默认值为 `1e-05`)：rms 归一化层中使用的 epsilon。

use_cache (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当 `config.is_decoder=True` 或模型为仅解码器生成模型时相关。

pad_token_id (`int`, *可选*) : 词表中用于填充的 Token id。

bos_token_id (`int`，*可选*，默认为 `1`)：词汇表中用于表示流开始的 Token id。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`，*可选*，默认为 `2`)：词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。

tie_word_embeddings (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否根据模型的 `tied_weights_keys` 映射来绑定权重嵌入。

rope_parameters (`dict`, *可选*) : 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含 `rope_theta` 的值，并且如果您希望使用更长的 `max_position_embeddings` 来使用 RoPE，则可选地包含用于缩放的参数。

mlp_layer_types (`list`, *可选*) : 每一层的 MLP 类型模式（`"dense"` 或 `"sparse"`）。默认为 1 个 dense + 其余为 sparse。

attention_bias (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：在自注意力机制中，是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏置。

attention_dropout (`Union[float, int]`，*可选*，默认值为 `0.0`)：注意力概率的 dropout 比率。

index_topk (`int`，*可选*，默认为 2048)：索引器为稀疏注意力选择的 top token 数量。

index_head_dim (`int`，*可选*，默认为 128)：索引器投影（DSA）的头部维度。

index_n_heads (`int`，*可选*，默认为 32)：索引器投影（DSA）的注意力头数量。

head_dim (`int`, *可选*, 默认为 `64`) : 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads

first_k_dense_replace (`int`, *可选*，默认为 1)：使用稠密 MLP 的前置层数；其余层使用 MoE 块。

layer_types (`list[str]`，*可选*)：一个列表，用于显式地将每个层索引与其层类型进行映射。如果未提供，将根据配置值自动生成。

indexer_types (`list[str]`, *可选*) : 每层的索引器模式（`"full"` 运行索引器，`"shared"` 复用前一个完整层的 top-k）。默认值由 `index_topk_freq` / `index_skip_topk_offset`（或 `index_topk_pattern`）推导出的模式决定。

no_rope_layers (`list[int]`, *可选*) : 长度至少与模型层数相同的列表。索引位置处的 `1` 表示对应的层将使用 RoPE，而 `0` 表示该层为 NoPE 层。

kv_source_layers (`list[int]`, *optional*) : 对于每一层，指定其注意力机制所关注的潜在 KV 缓存所属层的索引。如果某层的条目是其自身的索引，则该层会计算并缓存自己的潜在 KV；如果某层指向较早的层，则该层没有 `kv_a_proj_with_mqa`，并复用该较早层的缓存（源层必须以其自身为源）。默认情况下不进行共享。

final_logit_softcapping (`float`, *可选*，默认为 `30.0`) : 在计算概率分布之前应用于最终 logits 的软上限值。Logits 会通过 `tanh(logit / cap) * cap` 进行缩放。

这是用于存储 MistralLarge4Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Mistral Large4 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 [mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

```python
>>> from transformers import MistralLarge4TextConfig, MistralLarge4TextModel

>>> # Initializing a Mistral Large 4 text configuration
>>> configuration = MistralLarge4TextConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = MistralLarge4TextModel(configuration)

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

## MistralLarge4PreTrainedModel[[transformers.MistralLarge4PreTrainedModel]]

#### transformers.MistralLarge4PreTrainedModel[[transformers.MistralLarge4PreTrainedModel]]

```python
transformers.MistralLarge4PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L665)

**参数：**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

## MistralLarge4TextModel[[transformers.MistralLarge4TextModel]]

#### transformers.MistralLarge4TextModel[[transformers.MistralLarge4TextModel]]

```python
transformers.MistralLarge4TextModel(config: MistralLarge4TextConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L705)

**参数：**

config ([MistralLarge4TextConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4TextConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Mistral Large4 文本模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.MistralLarge4TextModel.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'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L723)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

**返回：** `MoeModelOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)）和输入。

[MistralLarge4TextModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4TextModel) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果 `config.is_encoder_decoder=True` 则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_router_probs=True` 且 `config.add_router_probs=True`，或当 `config.output_router_probs=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits（softmax 之后），这些术语用于计算混合专家模型的辅助损失。

## MistralLarge4Model[[transformers.MistralLarge4Model]]

#### transformers.MistralLarge4Model[[transformers.MistralLarge4Model]]

```python
transformers.MistralLarge4Model(config: MistralLarge4Config)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L886)

**参数：**

config ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

MistralLarge4 模型由视觉主干网络和语言模型组成，不包含语言建模头。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.MistralLarge4Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, use_cache: bool | None = None, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L956)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`，*可选*) : 与输入图像对应的张量。可以使用 [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [PixtralImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（[PixtralProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) 使用 [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor) 处理图像）。

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`，*可选*)：用于选择视觉特征的层索引。如果提供了多个索引，则会将对应索引的视觉特征拼接起来，以形成视觉特征。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

image_sizes (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, 2)`，*可选*)：批次中图像的尺寸，每张图像为 (height, width)。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *可选*) : 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (`pooler_output`, *可选*: `last_hidden_states`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`) 组成，其中 `pooler_output` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)，表示编码器生成的多模态特征序列，并已融合到文本嵌入中。

**返回：** `MistralLarge4ModelOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MistralLarge4ModelOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)）和输入。

[MistralLarge4Model](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Model) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

  如果使用了 `past_key_values`，则仅输出形状为 `(batch_size, 1, hidden_size)` 的序列的最后一个隐藏状态。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`，*可选*) -- 大小为 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`。由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_router_logits=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每个 MoE 层对应一个），形状为 `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。

## MistralLarge4ForConditionalGeneration[[transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration]]

#### transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration[[transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration(config: MistralLarge4Config)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L1055)

**参数：**

config ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

由视觉主干网络和语言模型组成的 MISTRAL_LARGE4 模型。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L1086)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`，*可选*) : 与输入图像对应的张量。可以使用 [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [PixtralImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（[PixtralProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) 使用 [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor) 处理图像）。

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内，或为 -100（参见 `input_ids` 的文档字符串）。索引值设为 `-100` 的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内的 token 进行计算。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`，*可选*，默认为 `0`)：如果为 `int`，则计算最后 `logits_to_keep` 个 token 的 logits。如果为 `0`，则计算所有 `input_ids` 的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当可观。如果为 `torch.Tensor`，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。

image_sizes (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, 2)`，*可选*)：批次中图像的尺寸，每张图像为 (height, width)。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *可选*) : 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (`pooler_output`, *可选*: `last_hidden_states`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`) 组成，其中 `pooler_output` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)，表示编码器生成的多模态特征序列，并已融合到文本嵌入中。

**返回：** `MistralLarge4CausalLMOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MistralLarge4CausalLMOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（当传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False` 时），其包含的元素取决于配置（[MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)）和输入。

[MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/zh/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`，*可选*) -- 大小为 `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`。由视觉编码器生成的模型 image_hidden_states，并在投影最后一个隐藏状态之后得到。
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`，*可选*，在传入 `output_router_logits=True` 或 `config.add_router_probs=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  模型的 Router logits，可用于计算混合专家（Mixture of Experts）模型的辅助损失。

示例：

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

>>> model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")

>>> prompt = "<s>[INST][IMG]What is the image?[/INST]"
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"What is the image?The image depicts two cats lying on a pink blanket."
```