# LongCatFlash

## Aperçu

Le modèle LongCatFlash a été proposé dans [LongCat-Flash Technical Report](https://huggingface.co/papers/2509.01322) par l’équipe Meituan LongCat. LongCat-Flash est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) de 560 milliards de paramètres qui active dynamiquement 18,6 à 31,3 milliards de paramètres (en moyenne ~27 milliards). Le modèle se distingue par une architecture à connexions de raccourci, permettant une vitesse d’inférence élevée (>100 jetons/seconde) et des capacités de raisonnement avancées.

L'abstract de l'article est le suivant :

*Nous présentons LongCat-Flash, un modèle de langage Mixture-of-Experts (MoE) de 560 milliards de paramètres doté d'un mécanisme de calcul dynamique qui active de 18,6 à 31,3 milliards de paramètres selon le contexte (en moyenne ~27 milliards). Le modèle intègre une architecture à connexions de raccourci permettant une vitesse d'inférence élevée (>100 jetons/seconde) et démontre de solides performances sur plusieurs benchmarks, notamment une précision de 89,71 % sur MMLU et des capacités exceptionnelles d'utilisation d'outils agentiques.*

Astuces :

- LongCat-Flash utilise une architecture MoE à connexions de raccourci unique qui permet une inférence plus rapide par rapport aux modèles MoE traditionnels
- Le modèle prend en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 128k pour les tâches de longue durée
- L'activation dynamique des paramètres garantit une efficacité computationnelle tout en maintenant de hautes performances
- Idéalement adapté aux applications nécessitant de fortes capacités de raisonnement, de codage et d'appel d'outils
- L'architecture MoE inclut des experts nuls (modules nn.Identity) qui agissent comme des connexions de contournement, permettant aux jetons de contourner le calcul des experts lorsque c'est approprié

Ce modèle a été contribué par [Molbap](https://huggingface.co/Molbap). Le code d'origine peut être trouvé [ici](https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat).

## Exemples d'utilisation

Le modèle est volumineux : il vous faudra 2x8 H100 pour exécuter l'inférence.

```python
# launch_longcat.py

from transformers import AutoTokenizer, LongcatFlashForCausalLM

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

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

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

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

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

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

Pour exécuter avec TP, vous aurez besoin de torchrun :

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

Et vous obtiendrez une belle génération :

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

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

2. Culture & Arts

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

3. Food & Cuisine

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

4. History & Politics

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

**
```

## LongcatFlashConfig[[transformers.LongcatFlashConfig]]

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

```python
transformers.LongcatFlashConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 131072, hidden_size: int = 6144, num_layers: int = 28, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, ffn_hidden_size: int = 12288, q_lora_rank: int = 1536, kv_lora_rank: int = 512, qk_nope_head_dim: int = 128, qk_rope_head_dim: int = 64, head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_head_dim: int | None = None, moe_topk: int = 12, n_routed_experts: int = 512, output_router_logits: bool = False, zero_expert_num: int = 256, expert_ffn_hidden_size: int = 2048, routed_scaling_factor: float = 6.0)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/longcat_flash/configuration_longcat_flash.py#L26)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `131072`) : 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.

num_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 28) : Nombre de couches du décodeur. Chaque couche contient deux sous-couches d'attention, de sorte que `num_hidden_layers` est toujours dérivé de `2 * num_layers`.

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*) : 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 `131072`) : 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 (`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.

ffn_hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 12288) : Dimension des représentations MLP.

q_lora_rank (`int`, *facultatif*, par défaut `1536`) : Rang des matrices LoRA pour les projections de requête.

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

qk_nope_head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : Dimension des têtes de requête/clé qui n'utilisent pas les embeddings de position rotatifs.

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

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

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

qk_head_dim (`int`, *facultatif*) : La dimension totale des têtes de requête/clé. Si non spécifiée, elle est définie sur `qk_nope_head_dim + qk_rope_head_dim`.

moe_topk (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 12) : Nombre d'experts auxquels chaque jeton est routé dans la couche MoE.

n_routed_experts (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `512`) : 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.

zero_expert_num (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 256) : Nombre d'experts nuls (fonction identité) à ajouter au pool d'experts.

expert_ffn_hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 2048) : Taille cachée des couches FFN individuelles des experts.

routed_scaling_factor (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `6.0`) : Facteur d'échelle ou experts routés.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un LongcatFlashModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Longcat Flash 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 [meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat](https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat)

Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations.

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

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

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

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

## LongcatFlashPreTrainedModel[[transformers.LongcatFlashPreTrainedModel]]

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

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L526)

**Paramètres :**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.LongcatFlashPreTrainedModel.forward]]

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

Une valeur factice pour un chemin pointé (par ex. `torch.float32`) : les chaînes d'accès aux attributs et les appels se comportent comme des décorateurs de pass-through, `repr` est le chemin pointé, et son utilisation comme classe de base substitue une base de `type` ordinaire (PEP 560 `__mro_entries__`), de sorte que les vraies sous-classes conservent un métaclasse normal et que `inspect.signature` lit leur `__init__` réel plutôt que celui d'une valeur factice.

## LongcatFlashModel[[transformers.LongcatFlashModel]]

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

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L561)

**Paramètres :**

config ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) : 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/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

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

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.LongcatFlashModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L578)

**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/v5.23.0/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/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 ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) et les entrées.

La méthode forward du modèle [LongcatFlashModel](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashModel) 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/v5.23.0/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.

## LongcatFlashForCausalLM[[transformers.LongcatFlashForCausalLM]]

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

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L636)

**Paramètres :**

config ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) : 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/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Longcat Flash pour la modélisation de langage causale.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.LongcatFlashForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/longcat_flash/modeling_longcat_flash.py#L652)

**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/v5.23.0/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/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 causale. Les indices doivent être dans `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (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 dans `[0, ..., config.vocab_size]`. Les étiquettes sont **décalées en interne** de sorte que `labels[..., 1:]` sont utilisés pour prédire `logits[..., :-1, :]`. Transmettez des étiquettes non décalées correspondant à `input_ids` (c'est-à-dire `labels = input_ids`). Ne **décalez pas** vous-même les étiquettes avant de les transmettre. Si les étiquettes sont déjà décalées (par exemple avec le parallélisme de séquence), transmettez-les en tant qu'argument mot-clé `shift_labels` et elles seront utilisées telles quelles. Il faut toujours transmettre `labels` pour que la perte soit calculée.

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

Un `MoeCausalLMOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([LongcatFlashConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [LongcatFlashForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/longcat_flash#transformers.LongcatFlashForCausalLM) 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).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_router_logits=True` est passé ou lorsque `config.output_router_logits=True`, et que le modèle entraîne son routeur avec une perte d'équilibrage de charge) -- Perte auxiliaire d'équilibrage de charge pour les modules creux. Les modèles qui équilibrent leurs experts avec un biais de routeur à la place (DeepSeek-V3 et les architectures dérivées de celui-ci) renvoient `None` ici tout en renvoyant toujours `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_router_logits=True` est passé ou lorsque `config.output_router_logits=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour chaque couche creuse) de forme `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits bruts du routeur calculés par les routeurs MoE. Ils peuvent être utilisés pour calculer une perte d'équilibrage de charge ou pour inspecter la manière dont les jetons sont acheminés vers les experts.
- **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/v5.23.0/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, LongcatFlashForCausalLM

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

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```