# Mistral Large 4

## Aperçu

Mistral Large 4 est un modèle nativement multimodal de type mixture-of-experts doté de 1 000 milliards de paramètres et de 49 milliards de paramètres actifs par jeton (52 milliards en incluant les embeddings et la couche de sortie). Il prend en entrée du texte et des images, génère du texte, et peut répondre directement ou raisonner d'abord, l'effort de raisonnement étant défini par requête.

Le décodeur de texte s’appuie sur la recette de DeepSeek-V3.2 (Multi-head Latent Attention rendue creuse par un indexeur DSA) et y apporte quelques modifications propres :

- **Attention** : 72 couches de Deepseek Sparse Attention (DSA) avec un latent KV de dimension 512, rendu creux par un indexeur qui sélectionne les 2048 positions de clés les plus pertinentes pour chaque requête. Les requêtes utilisent une projection directe, il n’y a pas de Q-LoRA. Certaines couches calculent leur propre sélection, les autres réutilisent celle d’une couche précédente (`"shared"`), comme dans [GLM-5](./glm_moe_dsa).
- **Couches NoPE** : toutes les 4 couches utilisent un encodage rotatif nul, dans l'attention et dans l'indexeur.
- **Partage de KV** : à partir de la couche 39, chaque 4e couche ne calcule pas de latent KV, mais effectue l'attention sur celui de la couche 35. Elles conservent leurs propres poids de requête, de projection ascendante KV et de sortie.
- **Softmax mis à l'échelle** : les requêtes sont mises à l'échelle par tête par `s * log(position + 1) + b`, avec `s` et `b` appris, dans l'attention et dans l'indexeur.
- **LeRoPE** : YaRN étend la base RoPE de 512 jetons par un facteur de 2048 (1 048 576 positions), et LeRoPE ajoute un multiplicateur appris pour chaque fréquence rotative.
- **MoE** : la première couche est dense, chaque autre couche achemine chaque jeton vers 4 des 128 experts, plus un expert partagé.
- **Logits** : les logits finaux sont plafonnés de manière douce avec `30 * tanh(logits / 30)`.

L'encodeur visuel et le projecteur multimodal sont identiques à ceux de [Mistral 3](./mistral3) (encodeur Pixtral avec un projecteur de fusion de patches).

## Exemples d'utilisation

Le point de contrôle est stocké en FP8 (poids à échelle par blocs de 128x128 avec des échelles d’activation dynamiques) et est chargé tel quel. Le modèle complet nécessite environ 1 To de mémoire GPU, c’est pourquoi `device_map="auto"` est utilisé pour le répartir sur plusieurs GPU.

Le modèle de conversation accepte un argument `reasoning_effort`, défini sur `"none"` (par défaut) ou `"high"`. Avec `"high"`, le modèle rédige son raisonnement entre `[THINK]` et `[/THINK]` avant de répondre.

```python
from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

model_id = "mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True))
```

```python
from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

model_id = "mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "How many prime numbers are there between 100 and 150?"}]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    reasoning_effort="high",
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=4096)
# Keep the special tokens to see the reasoning between [THINK] and [/THINK]
print(processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False))
```

## Notes

- Le point de contrôle contient également une tête de brouillon pour le décodage spéculatif (les poids `mtp_dspark.*`) utilisant la méthode de décodage spéculatif DSpark.
- L’indexeur DSA est appliqué comme masque d’attention par-dessus l’attention dense, avec les backends `eager` et `sdpa`. Il produit les mêmes sorties que l’attention creuse, mais sans l’accélération obtenue sur les longues séquences.

## MistralLarge4Config[[transformers.MistralLarge4Config]]

#### transformers.MistralLarge4Config[[transformers.MistralLarge4Config]]

```python
transformers.MistralLarge4Config(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, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_index: int = 10, projector_hidden_act: str = 'gelu', vision_feature_layer: int | list[int] = -1, multimodal_projector_bias: bool = False, spatial_merge_size: int = 2, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/configuration_mistral_large4.py#L223)

**Paramètres :**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *facultatif*) : L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone visuel.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *facultatif*) : L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte.

image_token_index (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `10`) : L'index du jeton d'image utilisé comme espace réservé pour les images d'entrée.

projector_hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `gelu`) : Fonction d'activation utilisée par le projecteur multimodal.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `-1`) : L'indice de la couche à partir de laquelle sélectionner la fonction de vision. Si plusieurs indices sont fournis, les fonctions de vision des indices correspondants seront concaténées pour former les fonctions de vision.

multimodal_projector_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans le projecteur multimodal.

spatial_merge_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : La taille de la fenêtre de fusion spatiale utilisée pour réduire le nombre de jetons visuels en fusionnant les patches voisins.

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.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un MistralLarge4Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Mistral Large4 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B)

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.

Exemple :

```python
>>> from transformers import MistralLarge4ForConditionalGeneration, MistralLarge4Config, PixtralVisionConfig, MistralConfig

>>> # Initializing a Pixtral-vision config
>>> vision_config = PixtralVisionConfig()

>>> # Initializing a Mistral config
>>> text_config = MistralConfig()

>>> # Initializing a MistralLarge4 configuration
>>> configuration = MistralLarge4Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the mistral_large4.1 configuration
>>> model = MistralLarge4ForConditionalGeneration(configuration)

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

## MistralLarge4TextConfig[[transformers.MistralLarge4TextConfig]]

#### transformers.MistralLarge4TextConfig[[transformers.MistralLarge4TextConfig]]

```python
transformers.MistralLarge4TextConfig(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 = 204800, hidden_size: int = 6144, intermediate_size: int = 24576, moe_intermediate_size: int = 6144, num_hidden_layers: int = 72, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 64, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 128, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 1.0, kv_lora_rank: int = 512, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_nope_head_dim: int = 64, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, num_experts_per_tok: int = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 32, head_dim: int = 64, first_k_dense_replace: int = 1, layer_types: list[str] | None = None, indexer_types: list[str] | None = None, no_rope_layers: list[int] | None = None, kv_source_layers: list[int] | None = None, final_logit_softcapping: float = 30.0)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/configuration_mistral_large4.py#L31)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `204800`) : 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 `6144`) : Dimension des représentations cachées.

intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `24576`) : Dimension des représentations MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `6144`) : Taille intermédiaire des MLP des experts routés.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, par défaut `72`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.

num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `64`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `64`) : C'est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA) ; si `num_key_value_heads=1`, il utilisera l'attention Multi Query (MQA) ; sinon, c'est la GQA qui est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes vers un checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de 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`.

n_shared_experts (`int`, *facultatif*, par défaut `1`) : Nombre d'experts partagés.

n_routed_experts (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : Nombre d'experts routés.

output_router_logits (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique si les logits du routeur doivent être renvoyés par le modèle. L'activation de cette option permet également au modèle de produire la perte auxiliaire, incluant la perte d'équilibrage de charge et la perte z du routeur.

routed_scaling_factor (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1.0`) : Facteur d'échelle ou experts routés.

kv_lora_rank (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `512`) : Rang des matrices LoRA pour les projections de clé et de valeur.

qk_rope_head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `64`) : Dimension des têtes de requête/clé qui utilisent les embeddings de position rotatifs.

v_head_dim (`int`, *facultatif*, par défaut `128`) : Dimension des têtes de valeur.

qk_nope_head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `64`) : Dimension des têtes de requête/clé qui n'utilisent pas les embeddings de position rotatifs.

n_group (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 1) : Nombre de groupes pour les experts routés.

topk_group (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Nombre de groupes sélectionnés pour chaque jeton (pour chaque jeton, garantissant que les experts sélectionnés ne se trouvent que dans `topk_group` groupes).

num_experts_per_tok (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4`) : Nombre d'experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s'agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.

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 `1048576`) : 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*, par défaut `1e-05`) : 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 (`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.

mlp_layer_types (`list`, *facultatif*) : motif de type MLP pour chaque couche (`"dense"` ou `"sparse"`). Par défaut, 1 couche dense + le reste en sparse.

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.

index_topk (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 2048) : Nombre de jetons supérieurs sélectionnés par l'indexeur pour l'attention creuse.

index_head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 128) : Dimension des têtes pour les projections de l'indexeur (DSA).

index_n_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 32) : Nombre de têtes pour les projections de l'indexeur (DSA).

head_dim (`int`, *facultatif*, par défaut `64`) : La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads

first_k_dense_replace (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 1) : Nombre de couches initiales qui utilisent un MLP dense ; les autres utilisent le bloc MoE.

layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Une liste qui associe explicitement chaque index de couche à son type de couche. S'il n'est pas fourni, il sera généré automatiquement en fonction des valeurs de configuration.

indexer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Mode d'indexeur par couche (`"full"` exécute l'indexeur, `"shared"` réutilise le top-k de la couche complète précédente). Par défaut, le motif est dérivé de `index_topk_freq` / `index_skip_topk_offset` (ou `index_topk_pattern`).

no_rope_layers (`list[int]`, *facultatif*) : Liste dont la longueur est au moins égale au nombre de couches du modèle. Un `1` à une position d'indice indique que la couche correspondante utilisera RoPE, tandis qu'un `0` indique qu'il s'agit d'une couche NoPE.

kv_source_layers (`list[int]`, *facultatif*) : Pour chaque couche, l'index de la couche dont le cache KV latent est utilisé pour l'attention. Une couche dont l'entrée correspond à son propre index calcule et met en cache son propre KV latent ; une couche pointant vers une couche antérieure ne possède pas de `kv_a_proj_with_mqa` et réutilise le cache de cette couche (la couche source doit être sa propre source). Par défaut, aucun partage n'est effectué.

final_logit_softcapping (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `30.0`) : Valeur de plafonnement doux appliquée aux logits finaux avant le calcul de la distribution de probabilité. Les logits sont mis à l'échelle par `tanh(logit / cap) * cap`.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un MistralLarge4Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Mistral Large4 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B)

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 MistralLarge4TextConfig, MistralLarge4TextModel

>>> # Initializing a Mistral Large 4 text configuration
>>> configuration = MistralLarge4TextConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = MistralLarge4TextModel(configuration)

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

## MistralLarge4PreTrainedModel[[transformers.MistralLarge4PreTrainedModel]]

#### transformers.MistralLarge4PreTrainedModel[[transformers.MistralLarge4PreTrainedModel]]

```python
transformers.MistralLarge4PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L665)

**Paramètres :**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 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.

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.

## MistralLarge4TextModel[[transformers.MistralLarge4TextModel]]

#### transformers.MistralLarge4TextModel[[transformers.MistralLarge4TextModel]]

```python
transformers.MistralLarge4TextModel(config: MistralLarge4TextConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L705)

**Paramètres :**

config ([MistralLarge4TextConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4TextConfig)) : 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 de texte Mistral Large4 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.MistralLarge4TextModel.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/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L723)

**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 :** `MoeModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Un `MoeModelOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)) et les entrées.

La méthode forward du modèle [MistralLarge4TextModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4TextModel) 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.
- **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.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_router_probs=True` et `config.add_router_probs=True` sont passés ou lorsque `config.output_router_probs=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits bruts du routeur (après softmax) calculés par les routeurs MoE ; ces termes sont utilisés pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.

## MistralLarge4Model[[transformers.MistralLarge4Model]]

#### transformers.MistralLarge4Model[[transformers.MistralLarge4Model]]

```python
transformers.MistralLarge4Model(config: MistralLarge4Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L886)

**Paramètres :**

config ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)) : 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 MistralLarge4, qui se compose d'un backbone de vision et d'un modèle de langage, sans tête de modélisation du langage.

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.MistralLarge4Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, use_cache: bool | None = None, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L954)

**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)

pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor). Voir [PixtralImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([PixtralProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) utilise [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor) pour le traitement des images).

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.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*) : L'indice de la couche à partir de laquelle sélectionner la fonction visuelle. Si plusieurs indices sont fournis, les fonctions visuelles des indices correspondants seront concaténées pour former les fonctions visuelles.

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`).

image_sizes (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, 2)`, *facultatif*) : Les dimensions des images du lot, sous la forme (hauteur, largeur) pour chaque image.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *facultatif*) : Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (`pooler_output`, *facultatif* : `last_hidden_states`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `pooler_output` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence de fonctionnalités multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.

**Retourne :** `MistralLarge4ModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Un `MistralLarge4ModelOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)) et les entrées.

La méthode forward du modèle [MistralLarge4Model](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Model) 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) 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.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *facultatif*) -- Un `torch.Tensor` de taille `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states du modèle produit par l'encodeur visuel et après projection de l'état caché final.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_router_logits=True` est passé) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour chaque couche MoE) de forme `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

## MistralLarge4ForConditionalGeneration[[transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration]]

#### transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration[[transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration(config: MistralLarge4Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L1053)

**Paramètres :**

config ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)) : 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 MISTRAL_LARGE4, qui se compose d'un backbone de vision et d'un modèle de langage.

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.MistralLarge4ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mistral_large4/modeling_mistral_large4.py#L1084)

**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)

pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *facultatif*) : Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor). Voir [PixtralImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([PixtralProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/pixtral#transformers.PixtralProcessor) utilise [PixtralImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/pixtral#transformers.PixtralImageProcessor) pour le traitement des images).

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).

image_sizes (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, 2)`, *facultatif*) : Les dimensions des images du lot, sous la forme (hauteur, largeur) pour chaque image.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *facultatif*) : Dictionnaire dont les clés sont les modalités prises en charge et les valeurs sont les sorties encodées pour cette modalité. Chaque sortie encodée est un tuple composé de (`pooler_output`, *facultatif* : `last_hidden_states`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `pooler_output` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence de fonctionnalités multimodales de l'encodeur fusionnées dans les embeddings de texte.

**Retourne :** `MistralLarge4CausalLMOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Un `MistralLarge4CausalLMOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([MistralLarge4Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4Config)) et les entrées.

La méthode forward de [MistralLarge4ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/fr/model_doc/mistral_large4#transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration) remplace 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.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *facultatif*) -- Un `torch.Tensor` de taille `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states du modèle produit par l'encodeur visuel et après projection de l'état caché final.
- **router_logits** (`tuple[torch.Tensor]`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_router_logits=True` est passé ou lorsque `config.add_router_probs=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits du routeur du modèle, utiles pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.

Exemple :

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

>>> model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")

>>> prompt = "<s>[INST][IMG]What is the image?[/INST]"
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"What is the image?The image depicts two cats lying on a pink blanket."
```