## Genel Bakış

Kimi Linear, Moonshot AI tarafından geliştirilen hibrit doğrusal dikkat mimarisi olup [Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture](https://huggingface.co/papers/2510.26692) makalesinde tanıtılmıştır.

Çekirdeğinde, her anahtar kanalına kendi unutma kapısını vererek yinelemeli durumun baş başına değil kanal başına sönümlenmesini sağlayan [Gated DeltaNet](https://huggingface.co/papers/2412.06464)'in bir iyileştirme hali olan **Kimi Delta Attention (KDA)** yer alır. KDA, katmanların çoğunda kullanılır; her dördüncü katman, DeepSeek-V3'ün Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA) mekanizmasını yeniden kullanan tam bir dikkat bloğu içerir ve ileri besleme blokları, paylaşılan bir uzman içeren DeepSeek-V3 tarzı MoE'dir.

Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:

*Kimi Linear'ı tanıtıyoruz; hibrit doğrusal dikkat mimarisi, kısa bağlam, uzun bağlam ve pekiştirmeli öğrenme (RL) ölçekleme rejimleri dahil olmak üzere çeşitli senaryolarda adil karşılaştırmalarda tam dikkati ilk kez geride bırakıyor. Çekirdeğinde, daha ince taneli bir kapı mekanizmasıyla Gated DeltaNet'i genişleten, ifade gücü yüksek bir doğrusal dikkat modülü olan Kimi Delta Attention (KDA) yer alıyor.*

Modelleme kodunu okurken bilmeniz gereken iki önemli nokta vardır:

- **Model NoPE'dir.** Yayınlanan her checkpoint `mla_use_nope=True` değerini ayarlar, bu nedenle hiçbir yerde döner gömme uygulanmaz: KDA katmanları konumu tekrarlamaları aracılığıyla kodlar ve tam dikkat katmanları konumsal kodlama olmadan bırakılır. `qk_rope_head_dim` dilimi projeksiyonlarda hâlâ mevcuttur, yalnızca asla döndürülmez.
- **Katman deseni checkpoint'ten gelir.** `linear_attn_config`, `kda_layers` / `full_attn_layers` değerlerini 1 tabanlı indekslerle listeler; yapılandırma bunları standart `layer_types` listesine dönüştürür.

Bu model [Remi Ouazan](https://huggingface.co/ror) tarafından katkıda bulunmuştur. Orijinal kod [burada](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Linear) bulunabilir.

## Kullanım örnekleri

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

messages = [{"role": "user", "content": "Tell me about the french revolution."}]
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=128)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]) :]

print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

KDA katmanları varsayılan olarak saf bir PyTorch uygulaması üzerinde çalışır. [`kernels`](https://github.com/huggingface/kernels) paketini kurmak (`pip install -U kernels`) ve `from_pretrained` içinde `use_kernels=True` parametresini iletmek, bu katmanların özel çekirdeklere yönlendirilmesini sağlar; bu da uzun diziler için belirgin şekilde daha hızlıdır.

## Notlar

- Toplu üretim için sol dolguyu kullanın. [Dolgu tarafı](../llm_tutorial#padding-side) bölümüne bakın.

## KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

#### transformers.KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

```python
transformers.KimiLinearConfig(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 = 163840, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, moe_intermediate_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 27, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, n_shared_experts: int = 1, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.446, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = None, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 1, topk_group: int | None = 1, num_experts_per_tok: int | None = 8, norm_topk_prob: bool = True, 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 = 163839, bos_token_id: int | None = 163584, eos_token_id: int | list[int] | None = 163586, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, num_local_experts: int = 256, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 32, linear_conv_kernel_dim: int = 4)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/configuration_kimi_linear.py#L30)

**Parametreler:**

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `163840`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2304`) : Gizli temsillerin boyutu.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `9216`) : MLP temsil boyutu.

moe_intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1024`) : Yönlendirilmiş uzman MLP'lerinin ara boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `27`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

num_key_value_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32`) : Grouped Query Attention'ı uygulamak için kullanılması gereken key_value başlarının sayısıdır. `num_key_value_heads=num_attention_heads` ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, `num_key_value_heads=1` ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için [bu makaleye](https://huggingface.co/papers/2305.13245) göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak `num_attention_heads` kullanılır.

n_shared_experts (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1`) : Paylaşılan uzman sayısı.

output_router_logits (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Modelin router logit'lerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir. Bu özellik etkinleştirildiğinde, modelin yük dengeleme kaybı ve router z-kaybı dahil olmak üzere yardımcı kaybı (auxiliary loss) da çıkarmasına olanak tanınır.

routed_scaling_factor (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2.446`) : Ölçekleme faktörü veya yönlendirilmiş uzmanlar.

kv_lora_rank (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `512`) : Anahtar ve değer projeksiyonları için LoRA matrislerinin rütbesi.

q_lora_rank (`int`, *isteğe bağlı*) : Sorgu projeksiyonları için LoRA matrislerinin rütbesi.

qk_rope_head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `64`) : Döner konum gömme kullanan sorgu/anahtar başlarının boyutu.

v_head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `128`) : Değer başlarının boyutu.

qk_nope_head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `128`) : Döner konum gömme kullanmayan sorgu/anahtar başlarının boyutu.

n_group (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 8) : Yönlendirilmiş uzmanlar için grup sayısı.

topk_group (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `1`) : Her token için seçilen grup sayısı (her token için, seçilen uzmanların yalnızca `topk_group` grup içinde olmasını sağlar).

num_experts_per_tok (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `8`) : Her jetonu yönlendirilecek uzman sayısı. Bu, jeton seçimli yönlendirmenin top-k değeridir.

norm_topk_prob (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Yönlendirilen uzmanların ağırlıklarının normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `silu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1048576`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

rms_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-05`) : rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Modelin son anahtar/değer dikkatlerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir (tüm modellerde kullanılmaz). Yalnızca `config.is_decoder=True` olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.

pad_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `163839`) : Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.

bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `163584`) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `163586`) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.

pretraining_tp (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1`) : Deneysel özellik. Ön eğitim sırasında kullanılan tensör paralelliği sırası. Daha fazla bilgi için [bu belgeye](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) bakın. Bu değer, ön eğitim sonuçlarının tam olarak yeniden üretilebilmesini sağlamak için gereklidir. Lütfen [bu soruna](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232) bakın.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

attention_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Kendi kendine dikkat (self-attention) sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

num_local_experts (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `256`) : Her cihazdaki yerel uzman sayısı. `num_experts`, `num_local_experts` değerine bölünmelidir.

mlp_layer_types (`list[str]`, *isteğe bağlı*) : MLP veya MoE katmanları için katman türleri listesi. Varsayılan olarak None'dir.

layer_types (`list[str]`, *isteğe bağlı*) : Her katman indeksini katman türüyle açıkça eşleyen bir liste. Sağlanmazsa, yapılandırma değerlerine göre otomatik olarak oluşturulur.

linear_head_dim (`int`, *isteğe bağlı*) : Doğrusal dikkat katmanlarında her başın boyutu. Varsayılan değer 128'dir.

linear_num_heads (`int`, *isteğe bağlı*) : Doğrusal dikkat katmanları için baş sayısı. Varsayılan değer 32'dir.

linear_conv_kernel_dim (`int`, *opsiyonel*, varsayılan 4) : Doğrusal dikkat katmanlarında sorgulara, anahtarlara ve değerlere uygulanan kısa konvolüsyonun çekirdek boyutu.

Bu, bir KimiLinearModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Kimi Linear modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct) modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde edilmesini sağlar.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

## KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

#### transformers.KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

```python
transformers.KimiLinearModel(config: KimiLinearConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L877)

**Parametreler:**

config ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üzerinde herhangi bir özel başlık olmadan ham gizli durumları (hidden-states) üreten çıplak Kimi Linear Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L889)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

**Dönüş:** `MoeModelOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[KimiLinearModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak `config.is_encoder_decoder=True` ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_router_probs=True` ve `config.add_router_probs=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_probs=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, sequence_length, num_experts)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` tuple'ı.

  MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri (softmax sonrası), bu terimler Mixture of Experts modelleri için yardımcı kaybı hesaplamakta kullanılır.

## KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

#### transformers.KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

```python
transformers.KimiLinearForCausalLM(config: KimiLinearConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L952)

**Parametreler:**

config ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Nedensel dil modellemesi için Kimi Doğrusal Modeli.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L967)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında olmalı ya da -100 olmalı (`input_ids` docstring'ine bakın). Endeksleri `-100` olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında etiketlere sahip tokenlar için hesaplanır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : `int` ise, son `logits_to_keep` token için logits hesaplanır. `0` ise, tüm `input_ids` için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token'ın logits'ine ihtiyaç duyulur ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. `torch.Tensor` ise, dizi uzunluğu boyutunda tutulacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

**Dönüş:** `MoeCausalLMOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `MoeCausalLMOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[KimiLinearForCausalLM](/docs/transformers/main/tr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearForCausalLM) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opsiyonel*, `output_router_logits=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_logits=True` olduğunda ve model, yük dengeleme kaybı ile router'ını eğittiğinde döndürülür) -- Seyrek modüller için yük dengeleme yardımcı kaybı. Uzmanlarını router sapması ile dengeleyen modeller (DeepSeek-V3 ve ondan türetilen mimariler) burada `None` döndürürken yine de `router_logits` döndürür.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_router_logits=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_logits=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her seyrek katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri. Bunlar, bir yük dengeleme kaybı hesaplamak veya tokenlerin uzmanlara nasıl dağıtıldığını incelemek için kullanılabilir.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

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

>>> model = KimiLinearForCausalLM.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-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."
```