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LFM2

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Este modelo fue aportado a Hugging Face Transformers el 2025-07-10.

LFM2

Resumen

LFM2 representa una nueva generación de Liquid Foundation Models desarrollados por Liquid AI, diseñados específicamente para la IA en el borde y la implementación en el dispositivo.

Los modelos están disponibles en cuatro tamaños (350M, 700M, 1.2B y 2.6B parámetros) y están diseñados para ejecutarse de manera eficiente en hardware CPU, GPU y NPU, lo que los hace especialmente adecuados para aplicaciones que requieren baja latencia, operación sin conexión y privacidad.

Arquitectura

La arquitectura consiste en bloques de convoluciones cortas con compuertas y bloques de atención de consulta agrupada con normalización de capa QK. Este diseño se deriva del concepto de sistemas dinámicos, donde las operaciones lineales se modulan mediante compuertas dependientes de la entrada. Las convoluciones cortas están particularmente optimizadas para las CPU de SoC embebidos, lo que las hace ideales para dispositivos que requieren inferencia local rápida sin depender de la conectividad a la nube.

LFM2 fue diseñado para maximizar la calidad bajo restricciones estrictas de velocidad y memoria. Esto se logró mediante una búsqueda sistemática de arquitecturas para optimizar los modelos para el rendimiento en el mundo real en hardware embebido, midiendo el uso real de memoria pico y la velocidad de inferencia en procesadores Qualcomm Snapdragon. Esto da como resultado modelos que logran un rendimiento de decodificación y prellenado 2 veces más rápido en comparación con modelos de tamaño similar, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento superior en las pruebas de referencia en tareas de conocimiento, matemáticas, seguimiento de instrucciones y multilingües.

Ejemplo

El siguiente ejemplo muestra cómo generar una respuesta usando la clase AutoModelForCausalLM.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


# Load model and tokenizer
model_id = "LiquidAI/LFM2-1.2B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    dtype="bfloat16",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Generate answer
prompt = "What is C. elegans?"
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tokenize=True,
)

output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    min_p=0.15,
    repetition_penalty=1.05,
    max_new_tokens=512,
)

print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False))

Notas

  • Use padding izquierdo para la generación por lotes. Consulte Lado de relleno.

Lfm2Config

clase transformers.Lfm2Config

< >

( 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 = 65536hidden_size: int = 2560intermediate_size: int = 12288num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 8max_position_embeddings: int = 128000initializer_range: float = 0.02norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneconv_bias: bool = Falseconv_L_cache: int = 3block_multiple_of: int = 256block_ffn_dim_multiplier: float | int = 1.0block_auto_adjust_ff_dim: bool = Truefull_attn_idxs: list[int] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = None )

Parámetros

  • vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 65536) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 2560) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 12288) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional, valor predeterminado 8) — Este es el número de cabezas key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de clave y valor del grupo debe construirse mediante el promediado (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
  • max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 128000) — La longitud máxima de secuencia con la que podría usarse este modelo.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización de capas.
  • use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
  • pad_token_id (int, opcional, valor predeterminado 0) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
  • bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 1) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 2) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
  • conv_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se usa sesgo en las capas conv.
  • conv_L_cache (int, opcional, valor predeterminado 3) — Dimensión L_cache en las capas conv.
  • block_multiple_of (int, opcional, valor predeterminado 256) — Múltiplo para el intermediate_size.
  • block_ffn_dim_multiplier (float, opcional, valor predeterminado 1.0) — Multiplicador para intermediate_size.
  • block_auto_adjust_ff_dim (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe ajustar la dimensión de intermediate_size.
  • full_attn_idxs (Optional, opcional) — Índice de las capas que utilizan atención.
  • layer_types (list[str], opcional) — Una lista que asigna explícitamente cada índice de capa con su tipo de capa. Si no se proporciona, se generará automáticamente en función de los valores de la configuración.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Lfm2Model. Se utiliza para instanciar un modelo Lfm2 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de LiquidAI/LFM2-1.2B

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

>>> from transformers import Lfm2Model, Lfm2Config

>>> # Initializing a LFM2 model
>>> configuration = Lfm2Config()

>>> # Initializing a model from the LFM2-1.2B style configuration
>>> model = Lfm2Model(configuration)

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

Lfm2Model

clase transformers.Lfm2Model

< >

( config: Lfm2Config )

Parámetros

  • config (Lfm2Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Lfm2 sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( 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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

BaseModelOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un BaseModelOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Lfm2Config) y las entradas.

El método forward de Lfm2Model sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

    Si se utiliza past_key_values, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma (batch_size, 1, hidden_size).

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Lfm2ForCausalLM

clase transformers.Lfm2ForCausalLM

< >

( config: Lfm2Config )

Parámetros

  • config (Lfm2Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Lfm2 para modelado de lenguaje causal.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( 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.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

CausalLMOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un CausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Lfm2Config) y las entradas.

El método forward de Lfm2ForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, devuelta cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

  • logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Lfm2ForCausalLM

>>> model = Lfm2ForCausalLM.from_pretrained("meta-lfm2/Lfm2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-lfm2/Lfm2-2-7b-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."
Update on GitHub

←LED LFM2Moe→