# MiMo-V2-Flash

## Genel Bakış

**MiMo-V2-Flash**, Xiaomi MiMo ekibi tarafından geliştirilen bir Mixture-of-Experts (MoE) dil modelidir. Uzun bağlam modelleme yetenekleri ile çıkarım verimliliği arasında yeni bir denge kurmak üzere tasarlanan model, karmaşık akıl yürütme ve ajan tabanlı görevlerde güçlü performans sergilemek için geliştirilmiştir. 27T token üzerinde ve yerel 32k dizi uzunluklarıyla eğitilen MiMo-V2-Flash, standart global dikkat modellerine kıyasla KV-cache depolamasını önemli ölçüde azaltırken, genişletilmiş **256K bağlam penceresini** sorunsuz bir şekilde destekler.

### Öne Çıkan Özellikler

- **Hibrit Dikkat Mimarisi:** 5:1 oranında Sliding Window Attention (SWA) ile Global Attention (GA) yöntemlerini aralıklı olarak kullanır ve agresif bir 128 token'lık pencere uygular. Bu yaklaşım, KV-cache depolama alanını yaklaşık 6 kat azaltırken, uzun bağlamlarda mükemmel performansı korumak için öğrenilebilir bir dikkat çukuru (attention sink) önyargısı kullanır.
- **Ajan Yetenekleri:** Post-eğitim sırasında Çoklu Öğretmenli Politik Üzeri Damıtma (MOPD) ve büyük ölçekli ajan RL ile güçlendirilen model, üstün araç kullanım yetenekleri ve SWE-Bench gibi benchmarklarda olağanüstü performans sergiler.
- **Çıkarım Verimliliği:** FP8 karma hassasiyetle önceden eğitilmiştir; bu sayede pratik dağıtımlar ve modern hızlandırıcılar için son derece optimize edilmiştir.

Daha fazla ayrıntı için [teknik rapora](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf) ve [resmi depoya](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash) bakın. Bu model [casinca](https://huggingface.co/casinca) tarafından katkıda bulunmuştur.

## Kullanım örnekleri

### Metin üretimi

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
import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash",
)
pipe("Explain why sparse MoE models can be efficient at inference.")
```

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash",
    device_map="auto",
)
input_ids = tokenizer("Explain why sparse MoE models can be efficient at inference.", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

### Chat şablonu oluşturma

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are MiMo, a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Write a short summary of MiMo-V2-Flash."},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=128)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
```

## MiMoV2FlashConfig[[transformers.MiMoV2FlashConfig]]

#### transformers.MiMoV2FlashConfig[[transformers.MiMoV2FlashConfig]]

```python
transformers.MiMoV2FlashConfig(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 = 152576, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 16384, num_hidden_layers: int = 48, num_attention_heads: int = 64, 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-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 = 2048, num_experts_per_tok: int = 8, output_router_logits: bool = False, n_routed_experts: int = 256, routed_scaling_factor: float | None = 1.0, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, norm_topk_prob: bool = True, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = None, pad_token_id: int | None = None, head_dim: int = 192, v_head_dim: int = 128, sliding_window: int = 129, layer_types: list[str] | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_value_scale: float | None = 0.707)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/configuration_mimo_v2_flash.py#L31)

**Parametreler:**

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `152576`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4096`) : Gizli temsillerin boyutu.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `16384`) : MLP temsil boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `48`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `64`) : 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-05`) : 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[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *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.

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

moe_intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2048`) : 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.

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.

n_routed_experts (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `256`) : Yönlendirilen uzman sayısı.

routed_scaling_factor (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1.0`) : Ölçekleme faktörü veya yönlendirilmiş uzmanlar.

n_group (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Grup tabanlı top-k yönlendirme için uzman gruplarının sayısı.

topk_group (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Grup tabanlı top-k yönlendirmede token başına seçilen grup sayısı.

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

bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1`) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.

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

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

head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 192) : Sorgu ve anahtar başlarının boyutu.

v_head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 128) : Değer başlarının boyutu (MiMo, (qk) baş boyutundan daha küçük bir v baş boyutu kullandığı için özel durum)

sliding_window (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `129`) : Kayan pencere dikkat penceresi boyutu. `None` ise, kayan pencere uygulanmaz.

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`, *isteğe bağlı*) : Her katman için MLP deseni (`"dense"` veya `"sparse"`). Varsayılan olarak 1 dense + kalanı sparse.

attention_value_scale (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.707 (bu, `sqrt(hidden_size / (num_attention_heads * v_head_dim))`'in ondalık yaklaşımıdır): Dikkat değerlerini yeniden ölçeklemek için uygulanan sabit çarpan.

Bu, bir MiMoV2FlashModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Mimo V2 Flash modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash) yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde edilmesini 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.

## MiMoV2FlashModel[[transformers.MiMoV2FlashModel]]

#### transformers.MiMoV2FlashModel[[transformers.MiMoV2FlashModel]]

```python
transformers.MiMoV2FlashModel(config: MiMoV2FlashConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L496)

**Parametreler:**

config ([MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)) : 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 Mimo V2 Flash 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.MiMoV2FlashModel.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/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L513)

**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)`

`MoeModelOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[MiMoV2FlashModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashModel) 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.

## MiMoV2FlashForCausalLM[[transformers.MiMoV2FlashForCausalLM]]

#### transformers.MiMoV2FlashForCausalLM[[transformers.MiMoV2FlashForCausalLM]]

```python
transformers.MiMoV2FlashForCausalLM(config: MiMoV2FlashConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L580)

**Parametreler:**

config ([MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)) : 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 Mimo V2 Flash 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.MiMoV2FlashForCausalLM.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'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mimo_v2_flash/modeling_mimo_v2_flash.py#L595)

**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`).

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)`

A `MoeCausalLMOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([MiMoV2FlashConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[MiMoV2FlashForCausalLM](/docs/transformers/main/tr/model_doc/mimo_v2_flash#transformers.MiMoV2FlashForCausalLM) 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, MiMoV2FlashForCausalLM

>>> model = MiMoV2FlashForCausalLM.from_pretrained("meta-mimo_v2_flash/MiMoV2Flash-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-mimo_v2_flash/MiMoV2Flash-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."
```