# Step3p7 (Step-3.7-Flash)

## Aperçu

Step-3.7-Flash a été proposé dans [Step 3.7 Flash](https://static.stepfun.com/blog/step-3.7-flash/) par StepFun. Il s’agit d’un modèle vision-langage à mélange d’experts (Mixture-of-Experts) creux de 198 milliards de paramètres, associant un socle linguistique MoE de 196 milliards de paramètres à un encodeur visuel de 1,8 milliard de paramètres pour une compréhension native des images.

## Architecture

StepFun n'a pas publié de rapport technique pour Step-3.7-Flash, les détails ci-dessous sont donc tirés de la configuration du point de contrôle publié plutôt que d'un article.

- **Décodeur MoE creux** : toutes les couches du décodeur, sauf la première, acheminent le calcul à travers un bloc MoE de 288 experts routés (top-8 par jeton) ainsi qu'un expert partagé unique. Le routeur évalue les experts à l'aide d'une sigmoïde et d'un biais appris par expert, plutôt que d'une perte d'équilibrage de charge auxiliaire, selon la même stratégie que [DeepSeek-V3](./deepseek_v3).
- **Attention à porte** : chaque couche d'attention ajoute une projection supplémentaire dont la sortie sigmoïde module la sortie de l'attention par tête, avant la projection de sortie — le même mécanisme *Gated Attention* utilisé dans [Qwen3-Next](./qwen3_next). Un sous-ensemble de couches utilise moins de têtes et une fenêtre glissante au lieu d'une attention complète.
- **Prédiction multi-jetons** : certains points de contrôle incluent des couches de décodeur supplémentaires entraînées pour la prédiction multi-jetons, que [generate()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/text_generation#transformers.GenerationMixin.generate) peut utiliser pour le décodage spéculatif via `use_mtp=True`.
- **Encodeur visuel** : un ViT de type SigLIP doté d'embeddings de position rotatifs 2-D et d'une échelle apprise par couche sur les branches d'attention et de MLP. Sa sortie est sous-échantillonnée par un facteur 4 via deux convolutions de pas 2 avant qu'un projecteur linéaire ne la projette dans la taille de représentation cachée du modèle de texte.
- **Carrelage dynamique des images** : au lieu d'une grille de tuiles fixe, le processeur d'images détermine sa fenêtre de carrelage à partir du ratio d'aspect propre à chaque image, générant ainsi une vue globale réduite en résolution, accompagnée de zéro ou plusieurs recadrages locaux haute résolution par image.

## Exemple d'utilisation

```python
import torch
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "stepfun-ai/Step-3.7-Flash", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("stepfun-ai/Step-3.7-Flash")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image briefly."},
        ],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32, do_sample=False)
print(processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0])
```

## Step3p7Config[[transformers.Step3p7Config]]

#### transformers.Step3p7Config[[transformers.Step3p7Config]]

```python
transformers.Step3p7Config(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, projector_bias: bool = False, image_token_id: int = 151679)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/configuration_step3p7.py#L315)

**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.

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

image_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `151679`) : L'index du jeton d'image utilisé comme espace réservé pour les images d'entrée.

Il s’agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d’un Step3p7Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Step3p7 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 [stepfun-ai/Step-3.7-Flash](https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash)

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.

## Step3p7VisionConfig[[transformers.Step3p7VisionConfig]]

#### transformers.Step3p7VisionConfig[[transformers.Step3p7VisionConfig]]

```python
transformers.Step3p7VisionConfig(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, hidden_size: int = 1536, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 47, num_attention_heads: int = 16, num_channels: int = 3, image_size: int = 728, patch_size: int = 14, hidden_act: str = 'quick_gelu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_ratio: float = 5.833333333333333, layer_scale_init_value: float = 0.1, rope_parameters: dict | None = None, max_position_embeddings: int = 2704)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/configuration_step3p7.py#L30)

**Paramètres :**

hidden_size (`int`, *facultatif*, par défaut `1536`) : Dimension des représentations cachées.

intermediate_size (`int`, *facultatif*, par défaut `3072`) : Dimension des représentations MLP.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `47`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.

num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `16`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.

num_channels (`int`, *facultatif*, par défaut `3`) : Le nombre de canaux d'entrée.

image_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `728`) : La taille (résolution) de chaque image.

patch_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `14`) : La taille (résolution) de chaque patch.

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

layer_norm_eps (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1e-05`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche.

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

mlp_ratio (`float`, *facultatif*, par défaut `5.833333333333333`) : Ratio de la dimension cachée du MLP par rapport à la dimension d'embedding.

layer_scale_init_value (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.1`) : Échelle à utiliser dans les couches d'auto-attention. 0.1 pour les modèles de base, 1e-6 pour les grands modèles. Définir 0 pour désactiver l'échelle de couche.

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.

max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2704`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.

Il s’agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d’un Step3p7Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Step3p7 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 [stepfun-ai/Step-3.7-Flash](https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash)

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 Step3p7VisionConfig, Step3p7VisionModel

>>> # Initializing a Step3p7VisionConfig with google/step3p7-base-patch16-224 style configuration
>>> configuration = Step3p7VisionConfig()

>>> # Initializing a Step3p7VisionModel (with random weights) from the google/step3p7-base-patch16-224 style configuration
>>> model = Step3p7VisionModel(configuration)

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

## Step3p7TextConfig[[transformers.Step3p7TextConfig]]

#### transformers.Step3p7TextConfig[[transformers.Step3p7TextConfig]]

```python
transformers.Step3p7TextConfig(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 = 128815, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11264, num_hidden_layers: int = 45, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 8, head_dim: int = 128, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 128000, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int = 1, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, num_experts_per_tok: int = 8, num_local_experts: int = 128, output_router_logits: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, moe_intermediate_size: int = 1280, n_routed_experts: int = 288, share_expert_dim: int = 1280, sliding_window: int | None = None, num_sliding_attention_heads: int | None = None, attention_bias: bool = False, query_pre_attn_scalar: int | float | None = None, moe_router_scaling_factor: float = 1.0, mlp_bias: bool = False, swiglu_limits: list[float | int | None] | None = None, swiglu_limits_shared: list[float | int | None] | None = None, mtp_layer_types: list[str] | None = None, mtp_mlp_layer_types: list[str] | None = None)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/configuration_step3p7.py#L79)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128815`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`.

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

intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `11264`) : Dimension des représentations MLP.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `45`) : 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 `8`) : 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`.

head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : La dimension des têtes d'attention. Si None, la valeur par défaut est hidden_size // 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 `128000`) : 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*, valeur par défaut `1`) : Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.

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

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*) : 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.

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

num_experts_per_tok (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8`) : Nombre d'experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s'agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.

num_local_experts (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : Nombre d'experts locaux sur chaque appareil. `num_experts` doit être divisible par `num_local_experts`.

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.

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.

mlp_layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Type de MLP par couche : `"sparse"` (MoE) ou `"dense"`. S'il n'est pas fourni, il est dérivé de l'argument de configuration hub `moe_layers_enum` (chaîne séparée par des virgules ou liste d'indices de couches MoE), en supposant par défaut que toutes les couches à partir de l'indice 3 sont 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.

moe_intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1280`) : Taille intermédiaire des MLP des experts routés.

n_routed_experts (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 288) : Nombre total d'experts routés. Accessible en tant que `num_local_experts` via `attribute_map`.

share_expert_dim (`int`, *facultatif*, par défaut 1280) : Taille intermédiaire de l'expert partagé toujours actif.

sliding_window (`int`, *facultatif*) : Taille de la fenêtre de l'attention à fenêtre glissante. Si `None`, aucune fenêtre glissante n'est appliquée.

num_sliding_attention_heads (`int`, *facultatif*) : Nombre de têtes d'attention pour les couches `"sliding_attention"`, s'il diffère de `num_attention_heads`. Par défaut, utilise l'entrée `num_attention_heads` du paramètre de configuration hub `attention_other_setting` (hérité). Appliqué via une surcharge `per_layer_config` (voir `PreTrainedConfig`), et non via un champ de liste par couche.

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.

query_pre_attn_scalar (`int` ou `float`, *facultatif*) : point d'accroche de `Step3p7Attention.__init__` : la valeur par défaut est `head_dim`, ce qui donne une mise à l'échelle standard de `head_dim ** -0.5` ; modifiable pour chaque variante de point de contrôle publiée.

moe_router_scaling_factor (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 1.0) : Facteur d'échelle appliqué à la sortie de l'expert routé du bloc MoE (`routed_scaling_factor` dans `Step3p7SparseMoeBlock`).

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

swiglu_limits (`list[float | None]`, *facultatif*) : Limite de clampage par couche pour gate/up ; `None` signifie qu'aucun clampage n'est appliqué.

swiglu_limits_shared (`list[float | int | None]`, *facultatif*) : Limite de clampage des portes/up par couche pour l'expert partagé toujours actif ; `None` signifie qu'aucun clampage n'est appliqué.

mtp_layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Type d'attention par couche MTP ; extrait le rembourrage de fin hérité de `layer_types` au lieu de le supprimer, afin que `Step3p7Config.get_mtp_config()` puisse construire les couches MTP pour `generate(use_mtp=True)`.

mtp_mlp_layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Type de MLP par couche MTP, analogue à `mtp_layer_types` pour `mlp_layer_types`.

Il s’agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d’un Step3p7Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Step3p7 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 [stepfun-ai/Step-3.7-Flash](https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash)

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.

## Step3p7ImageProcessor[[transformers.Step3p7ImageProcessor]]

#### transformers.Step3p7ImageProcessor[[transformers.Step3p7ImageProcessor]]

```python
transformers.Step3p7ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/image_processing_step3p7.py#L46)

**Paramètres :**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut redimensionner l'image.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, par défaut `{'height' : 728, 'width': 728}`) : Décrit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré si la taille est un entier.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, par défaut `2`) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir d'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut rééchelonner l'image.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `0.00392156862745098`) : Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut normaliser l'image.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Renvoie des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.

Retourne des tenseurs empilés si défini sur `'pt'`, sinon retourne une liste de tenseurs. --

Construit un processeur d’images Step3p7ImageProcessor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Step3p7ImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs = None)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/image_processing_step3p7.py#L142)

Retourne le nombre de patches locaux pour une image de la taille donnée.

#### prétraiter[[transformers.Step3p7ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.step3p7.image_processing_step3p7.Step3p7ImageProcessorKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/image_processing_step3p7.py#L271)

**Paramètres :**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Image à prétraiter. Attend une image unique ou un lot d'images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 255. Si vous transmettez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut convertir l'image en RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut redimensionner l'image.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Décrit les dimensions d'entrée maximales du modèle.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en un carré lorsque la taille est un entier.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Taille de l'image de sortie après application de `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image. Il peut s'agir d'une des valeurs de l'énumération `PILImageResampling`. N'a un effet que si `do_resize` est défini sur `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut rééchelonner l'image.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *facultatif*) : Facteur de redimensionnement à appliquer à l'image si `do_rescale` est défini sur `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut normaliser l'image.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *facultatif*) : Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si `do_normalize` est défini sur `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut ajouter un rembourrage à l'image. Le rembourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de rembourrage exacte dépend du modèle.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : La taille au format `{"height": int, "width" int}` à laquelle rembourrer les images. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Si `pad_size` n'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Seul `ChannelDimension.FIRST` est pris en charge. Ajouté pour assurer la compatibilité avec les processeurs lents.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *facultatif*) : Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants : - `"channels_first"` ou `ChannelDimension.FIRST` : image au format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` ou `ChannelDimension.LAST` : image au format (height, width, num_channels). - `"none"` ou `ChannelDimension.NONE` : image au format (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : L'appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l'appareil est déduit des vidéos d'entrée.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Renvoie des tenseurs empilés si la valeur est `'pt'`, sinon renvoie une liste de tenseurs.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *facultatif*) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle sera définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *facultatif*) : Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.

patch_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut 504) : Taille cible (hauteur = largeur) pour chaque recadrage de patch local.

max_image_size (`int`, *kwargs*, *facultatif*, valeur par défaut 3024) : Les images dont le côté le plus long dépasse cette valeur sont réduites uniformément avant la planification des patches.

**Retourne :** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode __call__ (« pixel_values », etc.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *facultatif*) -- Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation.

## Step3p7Processor[[transformers.Step3p7Processor]]

#### transformers.Step3p7Processor[[transformers.Step3p7Processor]]

```python
transformers.Step3p7Processor(image_processor, tokenizer = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/processing_step3p7.py#L26)

**Paramètres :**

image_processor (`Step3p7ImageProcessor`) : le processeur d'images est une entrée obligatoire.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Le tokenizer est une entrée obligatoire.

chat_template (`str`) : Un modèle Jinja pour convertir des listes de messages d'une conversation en une chaîne tokenisable.

Construit un Step3p7Processor qui encapsule un processeur d’images et un tokeniseur en un seul processeur.

[Step3p7Processor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Processor) propose toutes les fonctionnalités de [Step3p7ImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ImageProcessor) et de `tokenizer_class`. Consultez [~Step3p7ImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ImageProcessor) et `~tokenizer_class` pour plus d’informations.

#### replace_image_token[[transformers.Step3p7Processor.replace_image_token]]

```python
replace_image_token(image_inputs: dict, image_idx: int, **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/processing_step3p7.py#L49)

Retourne la chaîne de jetons développée pour l'image *image_idx* (patchs + vue globale).

## Step3p7VisionModel[[transformers.Step3p7VisionModel]]

#### transformers.Step3p7VisionModel[[transformers.Step3p7VisionModel]]

```python
transformers.Step3p7VisionModel(config: Step3p7VisionConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/modeling_step3p7.py#L388)

**Paramètres :**

config ([Step3p7VisionConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7VisionConfig)) : 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 Step3P7 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.Step3p7VisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/modeling_step3p7.py#L414)

**Paramètres :**

pixel_values (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Les tenseurs correspondant aux images d'entrée. Les valeurs des pixels peuvent être obtenues à l'aide de [Step3p7ImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ImageProcessor). Voir [Step3p7ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/fr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) pour plus de détails ([Step3p7Processor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Processor) utilise [Step3p7ImageProcessor](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ImageProcessor) pour le traitement des images).

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

Un [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([Step3p7Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Config)) et les entrées.

La méthode forward du [Step3p7VisionModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7VisionModel) 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.
- **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.

## Step3p7TextModel[[transformers.Step3p7TextModel]]

#### transformers.Step3p7TextModel[[transformers.Step3p7TextModel]]

```python
transformers.Step3p7TextModel(config: Step3p7TextConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/modeling_step3p7.py#L817)

**Paramètres :**

config ([Step3p7TextConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7TextConfig)) : 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 Step3P7 brut, qui produit 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.Step3p7TextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, cache: 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/step3p7/modeling_step3p7.py#L849)

**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)

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

**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 (`None`) et les entrées.

La méthode forward du modèle [Step3p7TextModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7TextModel) 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.
- **cache** (`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 `cache`) 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.

## Step3p7Model[[transformers.Step3p7Model]]

#### transformers.Step3p7Model[[transformers.Step3p7Model]]

```python
transformers.Step3p7Model(config: Step3p7Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/modeling_step3p7.py#L950)

**Paramètres :**

config ([Step3p7Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Config)) : 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 Llava-Next, qui se compose d'un backbone visuel 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.Step3p7Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, cache: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = 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/step3p7/modeling_step3p7.py#L1036)

**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 des pixels peuvent être obtenues à l'aide de `image_processor_class`. Voir `image_processor_class.__call__` pour plus de détails (`processor_class` utilise `image_processor_class` pour le traitement des images).

pixel_values_local (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Valeurs des pixels des patches locaux de forme `(total_patches, 3, H, W)`.

num_local_patches (`list[int]` ou `torch.Tensor`, *facultatif*) : Nombre de patches locaux par image dans le lot.

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)

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

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 :** `Step3p7ModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Un `Step3p7ModelOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration (`None`) et les entrées.

La méthode forward du modèle [Step3p7Model](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Model) 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 `cache` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée.
- **cache** (`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 `cache`) 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.

## Step3p7ForConditionalGeneration[[transformers.Step3p7ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Step3p7ForConditionalGeneration[[transformers.Step3p7ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Step3p7ForConditionalGeneration(config: Step3p7Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/step3p7/modeling_step3p7.py#L1129)

**Paramètres :**

config ([Step3p7Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7Config)) : 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 Step3P7 pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte).

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.Step3p7ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_local: typing.Optional[torch.Tensor] = None, num_local_patches: typing.Union[list[int], torch.Tensor, NoneType] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, cache: 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, 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/step3p7/modeling_step3p7.py#L1171)

**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 des pixels peuvent être obtenues à l'aide de `image_processor_class`. Voir `image_processor_class.__call__` pour plus de détails (`processor_class` utilise `image_processor_class` pour le traitement des images).

pixel_values_local (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Valeurs des pixels des patches locaux de forme `(total_patches, 3, H, W)`.

num_local_patches (`list[int]` ou `torch.Tensor`, *facultatif*) : Nombre de patches locaux par image dans le lot.

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)

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

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).

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 :** `Step3p7CausalLMOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Un `Step3p7CausalLMOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration (`None`) et les entrées.

La méthode forward de [Step3p7ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/fr/model_doc/step3p7#transformers.Step3p7ForConditionalGeneration) 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).
- **cache** (`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 `cache`) 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_patches, 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.