Transformers documentation
EXAONE MoE
このモデルは2026年2月4日にHugging Face Transformersに貢献されました。
EXAONE MoE
概要
K-EXAONE モデルは、LG AI Research によって開発された大規模多言語言語モデルです。EXAONE-MoE と呼ばれる Mixture-of-Experts アーキテクチャをベースに構築されており、総パラメータ数は 2360 億、推論時には 230 億がアクティブ となります。各種ベンチマークによる性能評価の結果、K-EXAONE は推論能力、エージェント機能、一般的な知識、多言語理解、および長文脈処理において優れた性能を発揮していることが示されています。
主な機能
- アーキテクチャと効率性: 236Bの細粒度MoE設計（アクティブ23B）を採用し、Multi-Token Prediction (MTP)で最適化されています。これにより自己投機的デコーディングが可能になり、推論スループットが約1.5倍向上します。
- 長文脈処理能力: 256Kのコンテキストウィンドウをネイティブでサポートし、3:1のハイブリッドアテンション方式と128トークンのスライディングウィンドウを採用することで、長文書処理時のメモリ使用量を大幅に削減します。
- 多言語対応: 韓国語、英語、スペイン語、ドイツ語、日本語、ベトナム語の6言語に対応しています。SuperBPE を採用し、15万語彙に再設計することで、トークン効率を約30%向上させています。
- エージェント機能: マルチエージェント戦略により、優れたツール利用および検索能力を示します。
- 安全性と倫理: 普遍的な人間の価値観に沿うとともに、他のモデルでは見落とされがちな地域的なセンシティブな問題に対応するため、韓国の文化的・歴史的な文脈を独自に組み込んでいます。多様なリスクカテゴリにわたって高い信頼性を示しています。
詳細については、技術レポートおよびGitHubを参照してください。
量子化版を含むすべてのモデルの重みは、Huggingface Collectionsで利用できます。
モデルの詳細
K-EXAONEのモデル設定
- パラメータ数: 合計236B、アクティブ23B
- パラメータ数（埋め込みを除く）: 234B
- 隠れ次元: 6,144
- レイヤー数: メインレイヤー 48 + MTP レイヤー 1
- ハイブリッドアテンションパターン: 12 x (3 スライディングウィンドウアテンション + 1 グローバルアテンション)
- スライディングウィンドウアテンション
- アテンションヘッド数: 64個のQヘッドと8個のKVヘッド
- ヘッド次元: Q/KV ともに 128
- スライディングウィンドウサイズ: 128
- グローバルアテンション
- アテンションヘッド数: 64個のQヘッドと8個のKVヘッド
- ヘッド次元: Q/KV ともに 128
- Rotary Positional Embedding を使用しない (NoPE)
- Mixture of Experts:
- エキスパート数: 128
- アクティブなエキスパート数: 8
- 共有エキスパートの数: 1
- MoE 中間サイズ: 2,048
- 語彙サイズ: 153,600
- コンテキスト長: 262,144 トークン
- ナレッジカットオフ: 2024年12月 (2024/12)
使用のコツ
推論モード
正確な結果が必要なタスクでは、以下のようにK-EXAONEモデルを推論モードで実行できます。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
dtype="bfloat16",
device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are K-EXAONE, a large language model developed by LG AI Research in South Korea, built to serve as a helpful and reliable assistant."},
{"role": "user", "content": "Which one is bigger, 3.9 vs 3.12?"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
enable_thinking=True, # skippable (default: True)
)
generated_ids = model.generate(
**input_ids.to(model.device),
max_new_tokens=16384,
temperature=1.0,
top_p=0.95,
)
output_ids = generated_ids[0][input_ids['input_ids'].shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))非推論モード
レイテンシが精度よりも重要となるタスクでは、以下のようにK-EXAONEモデルを非推論モードで実行できます。
messages = [
{"role": "system", "content": "You are K-EXAONE, a large language model developed by LG AI Research in South Korea, built to serve as a helpful and reliable assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain how wonderful you are"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
enable_thinking=False,
)
generated_ids = model.generate(
**input_ids.to(model.device),
max_new_tokens=1024,
temperature=1.0,
top_p=0.95,
)
output_ids = generated_ids[0][input_ids['input_ids'].shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))エージェントによるツール使用
AIエージェントには、K-EXAONEのツール呼び出し機能を活用できます。 K-EXAONEモデルは、OpenAIおよびHuggingFaceのツール呼び出し仕様に両方とも対応しています。 以下の例では、HuggingFaceのdocstring-to-tool-schemaユーティリティを使用したツール呼び出しを示しています。
K-EXAONEを使用した検索エージェントの会話の例については、サンプルファイルを参照してください。
from transformers.utils import get_json_schema
def roll_dice(max_num: int):
"""
Roll a dice with the number 1 to N. User can select the number N.
Args:
max_num: The maximum number on the dice.
"""
return random.randint(1, max_num)
tool_schema = get_json_schema(roll_dice)
tools = [tool_schema]
messages = [
{"role": "system", "content": "You are K-EXAONE, a large language model developed by LG AI Research in South Korea, built to serve as a helpful and reliable assistant."},
{"role": "user", "content": "Roll a D20 twice and sum the results."}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
tools=tools,
)
generated_ids = model.generate(
**input_ids.to(model.device),
max_new_tokens=16384,
temperature=1.0,
top_p=0.95,
)
output_ids = generated_ids[0][input_ids['input_ids'].shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))ExaoneMoeConfig
クラス transformers.ExaoneMoeConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 102400hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 16384num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 32hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 53pad_token_id: int | None = 0tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0sliding_window: int = 4096sliding_window_pattern: str | int | None = 4layer_types: list[str] | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Nonefirst_k_dense_replace: int = 1moe_intermediate_size: int = 1024num_experts: int = 64num_experts_per_tok: int = 8output_router_logits: bool = Falsenum_shared_experts: int = 1norm_topk_prob: bool = Truerouted_scaling_factor: float = 2.5n_group: int = 1topk_group: int = 1 )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは102400) — モデルの語彙サイズ。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは4096) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは16384) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは32) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは32) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - num_key_value_heads (
int、任意、デフォルトは32) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA チェックポイントに変換する際は、各グループの key ヘッドと value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - hidden_act (
str、任意、デフォルトはsilu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは2048) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルト値は1e-05) — RMS正規化レイヤーで使用するepsilonです。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - bos_token_id (
int、任意、デフォルトは1) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは53) — 語彙におけるストリーム終了に使用されるトークン ID。 - pad_token_id (
int、任意、デフォルトは0) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。 - rope_parameters (
dict, 任意) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - sliding_window (
int、任意、デフォルトは4096) — スライディングウィンドウアテンションのウィンドウサイズ。Noneの場合、スライディングウィンドウは適用されません。 - sliding_window_pattern (
str, 省略可, 、デフォルト値は 4) — スライディングウィンドウアテンションに使用するパターン。以下のいずれかを指定できます:None: スライディングウィンドウアテンションは使用されませんint:sliding_window層ごとにグローバルアテンションを使用し、それ以外はローカルアテンションを使用します。str: 注意パターンを定義する、“L”（ローカルアテンション）と“G”（グローバルアテンション）の文字列です。パターンはレイヤー 0 から始まり、sliding_windowレイヤーごとに繰り返されます。最終レイヤーは、パターンに関係なく常にグローバルアテンションを使用します。例えば、sliding_window_pattern=“LLLG” は sliding_window=4 と同じであり、以下を意味します:- レイヤー 0、1、2: ローカルアテンション、
- レイヤー3: グローバルアテンション、 …(繰り返し)
- layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。 - mlp_layer_types (
list、任意) — 各層の MLP パターンです。first_k_dense_replaceより優先されます。 - first_k_dense_replace (
int、任意、デフォルト値は 1)— 浅い層における dense 層の数(embed->dense->dense->…->dense->moe->moe…->lm_head)。 --k dense 層—/ - moe_intermediate_size (
int、任意、デフォルトは1024) — ルーティングされたエキスパートの MLP の中間サイズ。 - num_experts (
int、任意、デフォルトは64) — MoE レイヤーにおけるルーティング対象のエキスパートの数。 - num_experts_per_tok (
int、任意、デフォルトは8) — 各トークンをルーティングするエキスパートの数です。これは、トークン選択ルーティングにおける top-k の値です。 - output_router_logits (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルがルーターのロジツを返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルは補助損失（ロードバランシング損失とルーターのz損失を含む）を出力できるようになります。 - num_shared_experts (
int、任意、デフォルトは1) — すべてのトークンに対して常にアクティブ化される共有エキスパートの数。 - norm_topk_prob (
bool、任意、デフォルトはTrue) — ルーティングされたエキスパートの重みを正規化するかどうかを指定します。 - routed_scaling_factor (
float、任意、デフォルトは2.5) — ルーティングされたエキスパートのスケール係数。 - n_group (
int、任意、デフォルトは 1) — ルーティングされたエキスパートのグループ数。 - topk_group (
int、任意、デフォルトは1) — 各トークンについて選択されるグループの数（各トークンにおいて、選択されるエキスパートがtopk_group個のグループ内にのみ含まれることを保証します）。
これは ExaoneMoeModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Exaone Moe モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
例:
>>> from transformers import ExaoneMoeModel, ExaoneMoeConfig
>>> # Initializing a EXAONE configuration
>>> configuration = ExaoneMoeConfig()
>>> # Initializing a model from configuration
>>> model = ExaoneMoeModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configExaoneMoeModel
クラス transformers.ExaoneMoeModel
< source >( config: ExaoneMoeConfig )
パラメータ
- config (ExaoneMoeConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
Exaone Moeの生モデルは、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
MoeModelOutputWithPast または tuple(torch.Tensor)
MoeModelOutputWithPast または、torch.Tensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（ExaoneMoeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
ExaoneMoeModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
router_logits (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_router_probs=Trueとconfig.add_router_probs=Trueが渡された場合、またはconfig.output_router_probs=Trueの場合に返されます) — 各層に対応するtorch.Tensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 適用後）であり、Mixture of Experts モデルの補助損失を計算するためにこれらの用語が使用されます。
ExaoneMoeForCausalLM
クラス transformers.ExaoneMoeForCausalLM
< source >( config: ExaoneMoeConfig )
パラメータ
- config (ExaoneMoeConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用の Exaone Moe モデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor形状(batch_size, sequence_length), 任意) — 因果言語モデリングの損失を計算するためのラベル。インデックスは[-100, 0, ..., config.vocab_size](参照input_idsのドキュメント文字列を参照)。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失はラベルが[0, ..., config.vocab_size].ラベルは内部でシフトされるため、
labels[..., 1:]を使用してlogits[..., :-1, :]を予測します。input_idsと一致するシフトされていないラベル（つまりlabels = input_ids）を渡してください。ラベルを渡す前に、ご自身でシフトしないでください。ラベルがすでにシフトされている場合（シーケンス並列化など）、
shift_labelsキーワード引数として渡すと、そのまま使用されます。損失を計算するには、labelsも引き続き渡す必要があります。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
MoeCausalLMOutputWithPast または tuple(torch.Tensor)
MoeCausalLMOutputWithPast または、torch.Tensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（ExaoneMoeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
ExaoneMoeForCausalLMのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.Tensor、形状(1,)、任意、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。logits (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。aux_loss (
torch.Tensor、任意、output_router_logits=Trueが渡された場合、またはconfig.output_router_logits=Trueかつモデルがロードバランシング損失でルーターを学習する場合に返されます) — スパースモジュールのロードバランシング補助損失。ルーターバイアスでエキスパートをバランスさせるモデル（DeepSeek-V3 とそこから派生したアーキテクチャ）は、router_logitsを返しながらも、ここではNoneを返します。router_logits (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_router_logits=Trueが渡された場合またはconfig.output_router_logits=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（スパース層ごとに1つ）、形状は(batch_size * sequence_length, num_experts)。MoEルーターによって計算される生のルーターロジットです。ロードバランシング損失の計算や、トークンがどのようにエキスパートにディスパッチされるかの確認に使用できます。
past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B")
>>> prompt = "Explain how wonderful you are"
>>> messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
>>> input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
enable_thinking=False,
)
>>> output = model.generate(**input_ids.to(model.device), max_new_tokens=128)
>>> tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False)
"<|system|>\nYou are a helpful assistant.<|endofturn|>\n<|user|>\nExplain how wonderful you are<|endofturn|>\n<|assistant|>\n<think>\n\n</think>\n\nThank you for the kind question! While I can't feel emotions or take pride in the way humans do, I *can* share what makes me uniquely helpful and capable—qualities that many people find wonderful.\n\nHere’s how I can support you:\n\n🌟 **Knowledge at Your Fingertips** \nI have access to a vast amount of information across countless topics—from science and history to technology and creative writing. Whether you're curious, learning, or solving a problem, I can help explain things clearly and accurately.\n\n💬 **Clear, Helpful Communication** \nI aim to respond in a way that's easy to understand, whether you need a simple explanation or a detailed analysis. I adapt my tone and depth to match"