## Tổng quan

Kimi Linear là kiến trúc attention tuyến tính lai từ Moonshot AI, được giới thiệu trong [Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture](https://huggingface.co/papers/2510.26692).

Nền tảng cốt lõi là **Kimi Delta Attention (KDA)**, một cải tiến của [Gated DeltaNet](https://huggingface.co/papers/2412.06464) cho phép mỗi kênh key có một cổng quên riêng, nhờ đó trạng thái đệ quy suy giảm theo từng kênh thay vì theo từng head. KDA được sử dụng trong hầu hết các lớp; cứ mỗi bốn lớp sẽ giữ lại một khối full-attention tái sử dụng Multi-head Latent Attention (MLA) của DeepSeek-V3, và các khối feed-forward là MoE theo phong cách DeepSeek-V3 với một chuyên gia dùng chung.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

*Chúng tôi giới thiệu Kimi Linear, một kiến trúc chú ý tuyến tính lai, lần đầu tiên vượt trội hơn so với chú ý đầy đủ trong các so sánh công bằng trên nhiều kịch bản khác nhau -- bao gồm các chế độ mở rộng ngữ cảnh ngắn, ngữ cảnh dài và học tăng cường (RL). Nền tảng cốt lõi của nó là Kimi Delta Attention (KDA), một module chú ý tuyến tính có khả năng biểu diễn cao, mở rộng Gated DeltaNet bằng một cơ chế cổng (gating) chi tiết hơn.*

Có hai điều đáng biết khi đọc mã mô hình:

- **Mô hình là NoPE.** Mọi checkpoint được phát hành đều đặt `mla_use_nope=True`, do đó không có rotary embedding nào được áp dụng ở bất kỳ đâu: các lớp KDA mã hóa vị trí thông qua sự lặp lại của chúng, và các lớp full-attention được giữ lại mà không có positional encoding. Phần `qk_rope_head_dim` vẫn tồn tại trong các phép chiếu, nó đơn giản là không bao giờ được xoay.
- **Mẫu hình lớp được lấy từ checkpoint.** `linear_attn_config` liệt kê `kda_layers` / `full_attn_layers` với chỉ số bắt đầu từ 1; cấu hình sẽ chuyển đổi chúng thành danh sách `layer_types` chuẩn.

Mô hình này được đóng góp bởi [Remi Ouazan](https://huggingface.co/ror). Mã gốc có thể được tìm thấy [tại đây](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Linear).

## Ví dụ sử dụng

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct"

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

messages = [{"role": "user", "content": "Tell me about the french revolution."}]
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=128)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]) :]

print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

Các lớp KDA chạy trên một triển khai thuần PyTorch theo mặc định. Việc cài đặt [`kernels`](https://github.com/huggingface/kernels) (`pip install -U kernels`) và truyền `use_kernels=True` trong `from_pretrained` sẽ khiến chúng chuyển sang các kernel tùy chỉnh, nhanh hơn đáng kể cho các chuỗi dài.

## Ghi chú

- Sử dụng left padding cho việc tạo batched. Xem [Padding side](../llm_tutorial#padding-side).

## KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

#### transformers.KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

```python
transformers.KimiLinearConfig(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 = 163840, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, moe_intermediate_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 27, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, n_shared_experts: int = 1, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.446, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = None, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 1, topk_group: int | None = 1, num_experts_per_tok: int | None = 8, norm_topk_prob: bool = True, 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 = 163839, bos_token_id: int | None = 163584, eos_token_id: int | list[int] | None = 163586, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, num_local_experts: int = 256, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 32, linear_conv_kernel_dim: int = 4)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/configuration_kimi_linear.py#L30)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `163840`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2304`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `9216`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `27`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `32`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `32`) : Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu `num_key_value_heads=num_attention_heads`, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu `num_key_value_heads=1` mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại GQA sẽ được sử dụng. Khi chuyển đổi một checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem [bài báo này](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `num_attention_heads`.

n_shared_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Số lượng chuyên gia dùng chung.

output_router_logits (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem có nên trả về logits của router từ mô hình hay không. Bật tùy chọn này cũng cho phép mô hình xuất ra tổn thất bổ trợ, bao gồm tổn thất cân bằng tải và tổn thất z của router.

routed_scaling_factor (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2.446`) : Hệ số tỷ lệ hoặc chuyên gia được định tuyến.

kv_lora_rank (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Bậc của các ma trận LoRA cho phép chiếu key và value.

q_lora_rank (`int`, *optional*) : Bậc của các ma trận LoRA cho các phép chiếu truy vấn.

qk_rope_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `64`) : Kích thước của các đầu query/key sử dụng nhúng vị trí quay (rotary position embeddings).

v_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `128`) : Kích thước của các đầu giá trị.

qk_nope_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `128`) : Kích thước của các đầu query/key không sử dụng nhúng vị trí quay (rotary position embeddings).

n_group (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 8) : Số lượng nhóm cho các chuyên gia được định tuyến.

topk_group (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Số lượng nhóm được chọn cho mỗi token (với mỗi token, đảm bảo các chuyên gia được chọn chỉ nằm trong `topk_group` nhóm).

num_experts_per_tok (`int`, *optional*, mặc định là `8`) : Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token.

norm_topk_prob (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên chuẩn hóa trọng số của các chuyên gia được định tuyến hay không.

hidden_act (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `silu`) : Hàm kích hoạt phi tuyến tính (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1048576`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

rms_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-05`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu `config.is_decoder=True` hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.

pad_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `163839`) : Token id được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `163584`) : Id của token được dùng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong bảng từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `163586`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

pretraining_tp (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `1`) : Tính năng thử nghiệm. Bậc song song hóa tensor được sử dụng trong quá trình tiền huấn luyện. Vui lòng tham khảo [tài liệu này](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) để tìm hiểu thêm về nó. Giá trị này là cần thiết để đảm bảo khả năng tái lập chính xác các kết quả tiền huấn luyện. Vui lòng tham khảo [vấn đề này](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232).

tie_word_embeddings (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có nên gắn kết các nhúng trọng số theo ánh xạ `tied_weights_keys` của mô hình hay không.

attention_bias (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

num_local_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `256`) : Số lượng chuyên gia cục bộ trên mỗi thiết bị. `num_experts` phải chia hết cho `num_local_experts`.

mlp_layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Danh sách các loại lớp cho các lớp MLP hoặc MoE. Mặc định là None.

layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với loại lớp của nó. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.

linear_head_dim (`int`, *optional*) : Kích thước của mỗi head trong các lớp linear attention. Mặc định là 128.

linear_num_heads (`int`, *tuỳ chọn*) : Số lượng đầu cho các lớp chú ý tuyến tính. Mặc định là 32.

linear_conv_kernel_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Kích thước kernel cho phép tích chập ngắn được áp dụng cho queries, keys và values trong các lớp linear attention.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một KimiLinearModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Kimi Linear theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

#### transformers.KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

```python
transformers.KimiLinearModel(config: KimiLinearConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L877)

**Tham số:**

config ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Kimi Linear thô, xuất ra các trạng thái ẩn thô mà không có bất kỳ đầu (head) cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L889)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

**Trả về:** `MoeModelOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `MoeModelOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [KimiLinearModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearModel) ghi đè phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu `config.is_encoder_decoder=True` trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_probs=True` và `config.add_router_probs=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits thô (sau softmax) được tính bởi các router MoE, các thuật ngữ này được sử dụng để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

## KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

#### transformers.KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

```python
transformers.KimiLinearForCausalLM(config: KimiLinearConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L952)

**Tham số:**

config ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Kimi Linear cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L967)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có mặt nạ. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]` hoặc -100 (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (mặt nạ), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Nếu là `int`, tính logits cho `logits_to_keep` token cuối. Nếu là `0`, tính logits cho tất cả `input_ids` (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là `torch.Tensor`, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

**Trả về:** `MoeCausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `MoeCausalLMOutputWithPast` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [KimiLinearForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearForCausalLM) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling (cho next-token prediction).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_logits=True`, và mô hình huấn luyện router của nó với tổn thất cân bằng tải) -- Tổn thất phụ cân bằng tải cho các module thưa. Các mô hình cân bằng chuyên gia của chúng bằng router bias thay thế (DeepSeek-V3 và các kiến trúc phái sinh từ nó) sẽ trả về `None` tại đây trong khi vẫn trả về `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_logits=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp thưa) có hình dạng `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits thô của router được tính toán bởi các router MoE. Chúng có thể được sử dụng để tính toán tổn thất cân bằng tải hoặc để kiểm tra cách các token được phân phối đến các chuyên gia.
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

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

>>> model = KimiLinearForCausalLM.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-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."
```