# LongCatFlash

## Tổng quan

Mô hình LongCatFlash được đề xuất trong [Báo cáo kỹ thuật LongCat-Flash](https://huggingface.co/papers/2509.01322) bởi nhóm Meituan LongCat Team. LongCat-Flash là một mô hình Mixture-of-Experts (MoE) với 560B tham số, kích hoạt động 18.6B-31.3B tham số (trung bình ~27B). Mô hình có kiến trúc kết nối đường tắt, cho phép tốc độ suy luận cao (>100 tokens/giây) và khả năng lập luận tiên tiến.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

*Chúng tôi giới thiệu LongCat-Flash, một mô hình ngôn ngữ Mixture-of-Experts (MoE) với 560 tỷ tham số, tích hợp cơ chế tính toán động kích hoạt 18,6B-31,3B tham số dựa trên ngữ cảnh (trung bình ~27B). Mô hình này áp dụng kiến trúc kết nối đường tắt (shortcut-connected) cho phép tốc độ suy luận cao (>100 tokens/giây) và thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều bộ đánh giá, bao gồm độ chính xác 89,71% trên MMLU và khả năng sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân (agentic) vượt trội.*

Mẹo:

- LongCat-Flash sử dụng kiến trúc MoE kết nối đường tắt độc đáo, cho phép suy luận nhanh hơn so với các mô hình MoE truyền thống
- Mô hình hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lên đến 128k cho các tác vụ dài
- Kích hoạt tham số động giúp tối ưu hiệu quả tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao
- Phù hợp nhất cho các ứng dụng đòi hỏi khả năng suy luận, lập trình và gọi công cụ mạnh mẽ
- Kiến trúc MoE bao gồm các chuyên gia không (các module nn.Identity) đóng vai trò là các kết nối bỏ qua, cho phép các token bỏ qua việc tính toán của chuyên gia khi phù hợp

Mô hình này được đóng góp bởi [Molbap](https://huggingface.co/Molbap). Mã gốc có thể được tìm thấy [tại đây](https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat).

## Ví dụ sử dụng

Mô hình có kích thước lớn: bạn sẽ cần 2x8 H100 để chạy suy luận.

```python
# launch_longcat.py

from transformers import AutoTokenizer, LongcatFlashForCausalLM

model_id = "meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

chat = [
      {"role": "user", "content": "Hello! What is the capital of France? What can you tell me about it?"},
]

model = LongcatFlashForCausalLM.from_pretrained(
      model_id,
      tp_plan="auto",
 device_map="auto")

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
      chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=30)
print(tokenizer.batch_decode(outputs))
```

Để chạy với TP, bạn sẽ cần torchrun:

```bash
torchrun  --nproc_per_node=8 --nnodes=2 --node_rank=0 | 1  --rdzv-id <an_id> --rdzv-backend c10d --rdzv-endpoint $NODE_ID:$NODE_PORT  --log-dir ./logs_longcat launch_longcat.py
```

Và bạn sẽ nhận được một kết quả sinh ra rất đẹp:

```json
[Round 0] USER:Hello! What is the capital of France? What can you tell me about it? ASSISTANT:Hello! 😊 The capital of France is Paris, one of the most famous and beloved cities in the world. Here’s a quick overview of what makes Paris special:
1. Iconic Landmarks

    Eiffel Tower – The global symbol of France, built in 1889 for the World's Fair.
    Notre-Dame Cathedral – A masterpiece of Gothic architecture (currently under restoration after the 2019 fire).
    Louvre Museum – The world’s largest art museum, home to the Mona Lisa and Venus de Milo.
    Sacré-Cœur Basilica – A stunning white church atop Montmartre with panoramic views.
    Arc de Triomphe – Honors French military victories, with the Tomb of the Unknown Soldier beneath it.
    Champs-Élysées – A glamorous avenue leading to the Arc de Triomphe, lined with shops and cafés.

2. Culture & Arts

    Paris is the "City of Light" (La Ville Lumière), a nickname from its early adoption of street lighting and its role as a center of enlightenment.
    It’s a global hub for fashion (haute couture, Paris Fashion Week) and art (Impressionism, Picasso, Dali).
    Famous literary figures like Hemingway, Fitzgerald, and Sartre lived and wrote here.

3. Food & Cuisine

    Croissants, baguettes, macarons, and crème brûlée are just a few of its culinary delights.
    Paris has over 100 Michelin-starred restaurants and countless cozy bistros.
    The Marché d’Aligre and Rue Mouffetard are great for fresh produce and local flavors.

4. History & Politics

    Founded in the 3rd century BC by the Parisii tribe, it became a major European city under the Romans.
    The French Revolution (1789–1799) began here, leading to the fall of the monarchy.
    Today, it’s the political and economic heart of France, housing the French President’s residence (Élysée Palace) and the National Assembly.

**
```

## LongcatFlashConfig[[transformers.LongcatFlashConfig]]

#### transformers.LongcatFlashConfig[[transformers.LongcatFlashConfig]]

```python
transformers.LongcatFlashConfig(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 = 131072, hidden_size: int = 6144, num_layers: int = 28, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, ffn_hidden_size: int = 12288, q_lora_rank: int = 1536, kv_lora_rank: int = 512, qk_nope_head_dim: int = 128, qk_rope_head_dim: int = 64, head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_head_dim: int | None = None, moe_topk: int = 12, n_routed_experts: int = 512, output_router_logits: bool = False, zero_expert_num: int = 256, expert_ffn_hidden_size: int = 2048, routed_scaling_factor: float = 6.0)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/longcat_flash/configuration_longcat_flash.py#L26)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `131072`) : 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 `6144`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

num_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 28) : Số lượng lớp giải mã. Mỗi lớp chứa hai lớp con chú ý, do đó `num_hidden_layers` luôn được suy ra là `2 * num_layers`.

num_attention_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `64`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*) : 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`.

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 `131072`) : 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`, *tùy chọn*) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Id của token được sử dụng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `2`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

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.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho `rope_theta` và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với `max_position_embeddings` dài hơn.

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.

ffn_hidden_size (`int`, *optional*, mặc định là 12288) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

q_lora_rank (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1536`) : Bậc của các ma trận LoRA cho phép chiếu truy vấn.

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

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).

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).

head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `64`) : Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

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

qk_head_dim (`int`, *optional*) : Tổng chiều của các đầu query/key. Nếu không được chỉ định, sẽ được đặt thành `qk_nope_head_dim + qk_rope_head_dim`.

moe_topk (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 12) : Số lượng chuyên gia để định tuyến cho mỗi token trong lớp MoE.

n_routed_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Số lượng chuyên gia được định tuyến.

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.

zero_expert_num (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 256) : Số lượng chuyên gia zero (hàm đồng nhất) cần thêm vào nhóm chuyên gia.

expert_ffn_hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 2048) : Kích thước ẩn của các lớp FFN chuyên gia riêng lẻ.

routed_scaling_factor (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6.0`) : Hệ số tỷ lệ hoặc chuyên gia được định tuyến.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một LongcatFlashModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Longcat Flash 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 [meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat](https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat)

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.

```python
>>> from transformers import LongcatFlashModel, LongcatFlashConfig

>>> # Initializing a LongCat Flash style configuration
>>> configuration = LongcatFlashConfig()

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

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

## LongcatFlashPreTrainedModel[[transformers.LongcatFlashPreTrainedModel]]

#### transformers.LongcatFlashPreTrainedModel[[transformers.LongcatFlashPreTrainedModel]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L526)

**Tham số:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 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 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.LongcatFlashPreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

Một giá trị giả lập cho một đường dẫn có dấu chấm (ví dụ: `torch.float32`): các chuỗi truy cập thuộc tính, các lời gọi hoạt động như các decorator pass-through, `repr` là đường dẫn có dấu chấm, và việc sử dụng nó như một lớp cơ sở sẽ thay thế bằng một lớp cơ sở `type` thông thường (PEP 560 `__mro_entries__`), do đó các lớp con thực sự vẫn giữ nguyên metaclass bình thường và `inspect.signature` sẽ đọc `__init__` thực của chúng thay vì của một mock.

## LongcatFlashModel[[transformers.LongcatFlashModel]]

#### transformers.LongcatFlashModel[[transformers.LongcatFlashModel]]

```python
transformers.LongcatFlashModel(config: LongcatFlashConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L561)

**Tham số:**

config ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) : 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 Longcat Flash thuần túy, tạo ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ 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.LongcatFlashModel.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/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L578)

**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 ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [LongcatFlashModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashModel) 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.

- **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.

## LongcatFlashForCausalLM[[transformers.LongcatFlashForCausalLM]]

#### transformers.LongcatFlashForCausalLM[[transformers.LongcatFlashForCausalLM]]

```python
transformers.LongcatFlashForCausalLM(config: LongcatFlashConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L636)

**Tham số:**

config ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) : 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 Longcat Flash 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.LongcatFlashForCausalLM.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/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L652)

**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 ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [LongcatFlashForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashForCausalLM) 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, LongcatFlashForCausalLM

>>> model = LongcatFlashForCausalLM.from_pretrained("meta-longcat_flash/LongcatFlash-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-longcat_flash/LongcatFlash-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."
```