# HyperCLOVA X

## Aperçu

HyperCLOVA X SEED Think est le modèle de langage de NAVER Cloud qui combine l'élagage et la distillation de connaissances avec des capacités de raisonnement avancées. Le modèle de 14B repose sur une architecture basée sur Transformer, dotée de la Peri-Layer Normalization et de la Maximal Update Parameterization (μP), et compte 14,74 milliards de paramètres ainsi qu'une longueur de contexte de 32k. Il prend en charge le raisonnement en double mode (think / non-think) ainsi que l'appel de fonctions via un format basé sur ChatML.

Le modèle a été entraîné avec un pipeline RL multi-étapes (SFT → RLVR → Length Controllability → RLHF+RLVR conjoint) et atteint de solides performances sur les benchmarks de la langue coréenne et les tâches de raisonnement.

HyperCLOVA X présente un haut degré de similarité d’implémentation avec [Granite](./granite), avec les modifications suivantes :

- **Paramétrisation de mise à jour maximale (MuP)** : utilise des facteurs d'échelle par configuration (`attention_multiplier`, `residual_multiplier`, `embedding_multiplier`, `logits_scaling`) pour permettre un entraînement stable quelle que soit la taille du modèle. `head_dim` (valeur par défaut `hidden_size // num_attention_heads`) est utilisé pour calculer la valeur par défaut de `attention_multiplier`.
- **Normalisation péri-couche** (facultatif) : applique une RMSNorm supplémentaire après la sortie de chaque sous-couche lorsque `use_post_norm=True`.

Ce modèle a été contribué par [NAVER Cloud HyperCLOVA X Team](https://huggingface.co/naver-hyperclovax). Le modèle d'origine est disponible à l'adresse [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B).

## Utilisation

Le modèle utilise un format basé sur ChatML avec des jetons spéciaux `<|im_start|>`, `<|im_end|>`, `<|endofturn|>` et `<|stop|>`. La méthode `apply_chat_template` accepte les arguments nommés suivants :

- `force_reasoning=True` — toujours réfléchir avant de répondre
- `skip_reasoning=True` — répondre toujours directement (mode non-think)
- Default (`None`) — le modèle décide en fonction du contexte

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

model_id = "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is the capital of South Korea?"},
]
# Pass force_reasoning=True to always think, or skip_reasoning=True to skip thinking.
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    # force_reasoning=True,
    # skip_reasoning=True,
).to(model.device)

output = model.generate(
    **model_inputs,
    tokenizer=tokenizer,
)
print(tokenizer.decode(output[0][model_inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
```

## HyperCLOVAXConfig[[transformers.HyperCLOVAXConfig]]

#### transformers.HyperCLOVAXConfig[[transformers.HyperCLOVAXConfig]]

```python
transformers.HyperCLOVAXConfig(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 = 32000, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, 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, mlp_bias: bool = False, embedding_multiplier: float | int = 1.0, logits_scaling: float | int = 1.0, residual_multiplier: float | int = 1.0, attention_multiplier: float | None = None, head_dim: int | None = None, use_post_norm: bool = True)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/configuration_hyperclovax.py#L29)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32000`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`.

hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4096`) : Dimension des représentations cachées.

intermediate_size (`int`, *facultatif*, par défaut `11008`) : Dimension des représentations du MLP.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.

num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *facultatif*) : C'est le nombre de têtes de key_value à utiliser pour implémenter l'attention par requêtes groupées (Grouped Query Attention). Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, le modèle utilisera l'attention multi-têtes (Multi Head Attention, MHA) ; si `num_key_value_heads=1`, il utilisera l'attention multi-requête (Multi Query Attention, MQA) ; sinon, c'est la GQA qui est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête de clé et de valeur du groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine appartenant à ce groupe. Pour plus de détails, consultez [cet article](https://huggingface.co/papers/2305.13245). S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `silu`) : La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2048`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.

initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids.

rms_norm_eps (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1e-06`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.

use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement.

pad_token_id (`int`, *facultatif*) : Identifiant de jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.

bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.

tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du modèle.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *facultatif*) : Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs.

attention_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection de requête, de clé, de valeur et de sortie lors de l'auto-attention.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.

mlp_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches up_proj, down_proj et gate_proj des couches MLP.

embedding_multiplier (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1.0`) : Facteur d'échelle appliqué aux sorties des embeddings de jetons. Utilisé dans MuP pour contrôler l'échelle des activations des embeddings.

logits_scaling (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1.0`) : Facteur d'échelle **multiplié** aux logits finaux avant le calcul de la perte ou l'échantillonnage. Utilisé dans MuP pour garantir une échelle de sortie cohérente entre les différentes tailles de modèles. Remarque : contrairement à [GraniteConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/granite#transformers.GraniteConfig), il s'agit d'un multiplicateur, et non d'un diviseur.

residual_multiplier (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1.0`) : Facteur d'échelle appliqué à la sortie de chaque sous-couche avant l'ajout au flux résiduel. Utilisé dans la paramétrisation d'actualisation maximale (MuP) pour stabiliser l'entraînement entre différentes tailles de modèles.

attention_multiplier (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `head_dim ** -0.5`) : Facteur d'échelle appliqué aux logits d'attention avant la softmax, remplaçant l'échelle standard `1 / sqrt(head_dim)`. À définir explicitement pour l'entraînement basé sur MuP ; si `None`, la valeur standard est utilisée par défaut.

head_dim (`int`, *facultatif*) : La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads

use_post_norm (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut appliquer une RMSNorm supplémentaire après la sortie de chaque sous-couche (Peri-Layer Normalization).

Il s'agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un HyperCLOVAXModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Hyperclovax en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B)

Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations.

```python
>>> from transformers import HyperCLOVAXModel, HyperCLOVAXConfig

>>> # Initializing a HyperCLOVAX style configuration
>>> configuration = HyperCLOVAXConfig()

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

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

#### validate_architecture[[transformers.HyperCLOVAXConfig.validate_architecture]]

```python
validate_architecture()
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/configuration_hyperclovax.py#L125)

Vérifie que `hidden_size` est divisible par `num_attention_heads`.

## HyperCLOVAXModel[[transformers.HyperCLOVAXModel]]

#### transformers.HyperCLOVAXModel[[transformers.HyperCLOVAXModel]]

```python
transformers.HyperCLOVAXModel(config: HyperCLOVAXConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L356)

**Paramètres :**

config ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Hyperclovax brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L374)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée.  Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) et les entrées.

La méthode forward du modèle [HyperCLOVAXModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

  Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée.
- **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si `config.is_encoder_decoder=True`, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

## HyperCLOVAXForCausalLM[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM]]

#### transformers.HyperCLOVAXForCausalLM[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM]]

```python
transformers.HyperCLOVAXForCausalLM(config: HyperCLOVAXConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L434)

**Paramètres :**

config ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Hyperclovax pour la modélisation de langage causale.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L449)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée.  Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être compris dans `[0, ..., config.vocab_size]` ou égaux à -100 (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est comprise dans `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Si c'est un `int`, calcule les logits pour les `logits_to_keep` derniers jetons. Si c'est `0`, calcule les logits pour tous les `input_ids` (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut faire économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un `torch.Tensor`, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. C'est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

**Retourne :** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [HyperCLOVAXForCausalLM](/docs/transformers/main/fr/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXForCausalLM) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

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

>>> model = HyperCLOVAXForCausalLM.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")

>>> 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? Are you okay?" The man was confused and answered, "Yes." Then the woman asked.
```