# Zamba2

[Zamba2](https://huggingface.co/papers/2411.15242)는 Zyphra에서 학습한 대규모 언어 모델(LLM)로, Apache 2.0 라이선스 하에 제공됩니다. 모델 가중치는 [Zyphra Hugging Face](https://huggingface.co/collections/zyphra/) 저장소에서 확인하실 수 있습니다.

이 모델은 [pglo](https://huggingface.co/pglo)님이 기여했습니다.

## 모델 세부 정보

[Zamba2-1.2B](https://www.zyphra.com/post/zamba2-mini), [Zamba2-2.7B](https://www.zyphra.com/post/zamba2-small), [Zamba2-7B](https://www.zyphra.com/post/zamba2-7b)는 상태 공간 모델(구체적으로 [Mamba2](https://github.com/state-spaces/mamba))과 transformer를 결합한 하이브리드 모델로, next-token prediction을 사용하여 학습되었습니다. Zamba2는 mamba 블록 6개마다 공유 transformer 레이어를 사용합니다. [Mistral v0.1 tokenizer](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1)를 사용합니다. 소규모에서 일련의 ablation을 거친 후 이 아키텍처를 채택하게 되었습니다. Zamba2-1.2B, Zamba2-2.7B, Zamba2-7B는 각각 2T, 3T 토큰으로 사전 학습되었습니다.

## 빠른 시작

### 필수 조건

Zamba2를 사용하려면 `transformers` 버전 4.48.0 이상이 필요합니다:

```bash
pip install transformers>=4.48.0
```

## 추론

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-7B", device_map="auto")

input_text = "What factors contributed to the fall of the Roman Empire?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

## The input is a single word "Notes".

참고

- 배치 생성에는 왼쪽 패딩을 사용합니다. [패딩 방향](../llm_tutorial#padding-side)을 참조하세요.

## 모델 카드

모델 카드는 다음에서 찾을 수 있습니다:

* [Zamba2-1.2B](https://huggingface.co/Zyphra/Zamba2-1.2B)
* [Zamba2-2.7B](https://huggingface.co/Zyphra/Zamba2-2.7B)
* [Zamba2-7B](https://huggingface.co/Zyphra/Zamba2-7B)

## 이슈

모델 출력 관련 문제나 커뮤니티 토론은 Hugging Face 커뮤니티 [포럼](https://huggingface.co/Zyphra/Zamba2-7B/discussions)을 이용해 주세요.

## 라이선스

모델 가중치는 Apache 2.0 라이선스를 통해 오픈소스로 공개됩니다.

## Zamba2Config[[transformers.Zamba2Config]]

#### transformers.Zamba2Config[[transformers.Zamba2Config]]

```python
transformers.Zamba2Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 32000, max_position_embeddings: int = 4096, hidden_size: int = 2560, num_hidden_layers: int = 54, layers_block_type: list[str] | None = None, mamba_d_state: int = 64, mamba_d_conv: int = 4, mamba_expand: int = 2, mamba_ngroups: int = 1, time_step_min: float = 0.001, time_step_max: float = 0.1, time_step_floor: float = 0.0001, n_mamba_heads: int = 8, use_mamba_kernels: bool = True, use_conv_bias: bool = True, chunk_size: int = 256, use_mem_eff_path: bool = False, add_bias_linear: bool = False, intermediate_size: int | None = None, hidden_act: str = 'gelu', num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, num_mem_blocks: int = 1, use_shared_attention_adapter: bool = False, adapter_rank: int = 128, use_mem_rope: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, num_logits_to_keep: int = 1, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, use_long_context: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/configuration_zamba2.py#L26)

**매개변수:**

vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `32000`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4096`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2560`) : 숨겨진 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `54`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수.

layers_block_type (`list[str]`, *선택 사항*) : 각 레이어 인덱스를 해당 레이어 유형에 명시적으로 매핑하는 리스트입니다. 제공되지 않으면 config 값에 기반하여 자동으로 생성됩니다.

mamba_d_state (`int`, *선택 사항*, 기본값 `64`) : Mamba 레이어의 SSM 상태(잠재 상태 차원) 크기입니다.

mamba_d_conv (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4`) : mamba 컨볼루션 커널의 크기

mamba_expand (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : mamba 중간 크기를 결정하는 데 사용되는 확장 계수(hidden_size 대비)

mamba_ngroups (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : mamba 2의 진화 행렬에 사용할 그룹 수입니다.

time_step_min (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.001`) : `dt_proj.bias`의 하한으로 사용되는 최소 `time_step`입니다.

time_step_max (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : `dt_proj.bias`의 상한을 설정하는 데 사용되는 최대 `time_step`입니다.

time_step_floor (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.0001`) : softplus 활성화 이후의 이산 시간 단계 delta에 허용되는 최소 값.

n_mamba_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 8) : mamba 2의 진화 행렬에 사용할 헤드 수입니다.

use_mamba_kernels (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 비활성화되었으며 효과가 없습니다. 사용 가능한 경우 빠른 Mamba 커널이 자동으로 사용됩니다.

use_conv_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : mixer 블록의 convolution layer에서 bias를 사용할지 여부입니다.

chunk_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 256) : 시퀀스를 구성할 청크의 크기입니다.

use_mem_eff_path (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : mamba2 레이어에서 fused conv1d와 scan을 사용할지 여부.

add_bias_linear (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 다양한 레이어에서 bias를 사용할지 여부를 나타내는 플래그

intermediate_size (`int`, *선택 사항*) : MLP 표현의 차원.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `32`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head 수입니다.

num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을, `num_key_value_heads=1`인 경우 Multi Query Attention(MQA)을, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [이 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 기본값으로 `num_attention_heads`가 사용됩니다.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

num_mem_blocks (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 공유되지 않는 transformer 블록의 수.

use_shared_attention_adapter (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : True인 경우, 공유되지 않은 어댑터(형식적으로는 LoRA와 동일하지만 베이스 모델에서 사용됨)가 공유 어텐션 레이어의 q, k, v 프로젝터에 추가됩니다.

adapter_rank (`int`, *선택 사항*, 기본값 128) : 공유 MLP 및 공유 attention 레이어에서 어댑터의 랭크입니다.

use_mem_rope (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : True인 경우, 공유된 attention 레이어에 RoPE를 포함합니다.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수도 선택적으로 포함할 수 있습니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

rms_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : rms normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). `config.is_decoder=True`인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.

num_logits_to_keep (`int` 또는 `None`, *선택 사항*, 기본값 1) : 생성 과정에서 계산할 프롬프트 로짓의 수입니다. `None`인 경우 모든 로짓이 계산됩니다. 정수 값인 경우 마지막 `num_logits_to_keep`개의 로짓만 계산됩니다. 생성에는 마지막 프롬프트 토큰의 로짓만 필요하므로 기본값은 1입니다. 긴 시퀀스의 경우 전체 시퀀스의 로짓은 많은 메모리를 사용할 수 있으므로, `num_logits_to_keep=1`로 설정하면 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.

pad_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.

bos_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1`) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *선택*, 기본값 `2`) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

use_long_context (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : RoPE를 수정하여 Zamba의 컨텍스트 확장 버전을 활성화합니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 Zamba2Model의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Zamba2 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [Zyphra/Zamba2-2.7B](https://huggingface.co/Zyphra/Zamba2-2.7B)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:
```python
>>> from transformers import Zamba2Model, Zamba2Config
>>> # Initializing a Zamba2-2.7B style configuration
>>> configuration = Zamba2Config()
>>> # Initializing a model from the Zamba2-2.7B style configuration
>>> model = Zamba2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Zamba2Model[[transformers.Zamba2Model]]

#### transformers.Zamba2Model[[transformers.Zamba2Model]]

```python
transformers.Zamba2Model(config: Zamba2Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/modeling_zamba2.py#L1116)

**매개변수:**

config ([Zamba2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태의 Zamba2 모델이 원시 hidden-states를 출력하는 형태입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.Zamba2Model.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'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/modeling_zamba2.py#L1147)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

**반환값:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([Zamba2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[Zamba2Model](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Model)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

## Zamba2ForCausalLM[[transformers.Zamba2ForCausalLM]]

#### transformers.Zamba2ForCausalLM[[transformers.Zamba2ForCausalLM]]

```python
transformers.Zamba2ForCausalLM(config: Zamba2Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/modeling_zamba2.py#L1262)

#### forward[[transformers.Zamba2ForCausalLM.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'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/modeling_zamba2.py#L1274)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인과 언어 모델링 손실을 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 라벨이 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위에 있는 토큰에 대해서만 계산됩니다. 라벨은 **내부적으로 시프트**되어 `labels[..., 1:]`이 `logits[..., :-1, :]`를 예측하는 데 사용됩니다. `input_ids`와 일치하는 시프트되지 않은 라벨을 전달하세요(즉, `labels = input_ids`). 라벨을 전달하기 전에 직접 시프트하지 마세요(**금지**). 라벨이 이미 시프트된 경우(예: 시퀀스 병렬 처리)에는 `shift_labels` 키워드 인수로 전달하면 그대로 사용됩니다. 손실이 계산되려면 `labels`를 전달해야 합니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

**반환값:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([Zamba2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[Zamba2ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForCausalLM)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, Zamba2ForCausalLM

>>> model = Zamba2ForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-7B-v1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-7B-v1")

>>> 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."
```

## Zamba2ForSequenceClassification[[transformers.Zamba2ForSequenceClassification]]

#### transformers.Zamba2ForSequenceClassification[[transformers.Zamba2ForSequenceClassification]]

```python
transformers.Zamba2ForSequenceClassification(config: Zamba2Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/modeling_zamba2.py#L1356)

**매개변수:**

config ([Zamba2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

선형 레이어로 구성된 시퀀스 분류 헤드가 위에 있는 Zamba2 모델.

[Zamba2ForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForSequenceClassification)는 다른 causal 모델(예: GPT-2)과 마찬가지로 마지막 토큰을 사용하여 분류를 수행합니다.

마지막 토큰에 대해 분류를 수행하므로 마지막 토큰의 위치를 알아야 합니다. 설정에 `pad_token_id`가 정의되어 있으면, 각 행에서 패딩 토큰이 아닌 마지막 토큰을 찾습니다. `pad_token_id`가 정의되어 있지 않으면, 배치의 각 행에서 단순히 마지막 값을 가져옵니다. `input_ids` 대신 `inputs_embeds`가 전달되면 패딩 토큰을 추측할 수 없으므로, 동일한 방식(배치의 각 행에서 마지막 값을 가져오는 것)을 사용합니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.Zamba2ForSequenceClassification.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'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/zamba2/modeling_zamba2.py#L1366)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size,)`, *선택 사항*) : 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 범위에 있어야 합니다. `config.num_labels == 1`인 경우 회귀 손실(평균 제곱 오차)이 계산되고, `config.num_labels > 1`인 경우 분류 손실(교차 엔트로피)이 계산됩니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

**반환값:** `SequenceClassifierOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`SequenceClassifierOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`이 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, [Zamba2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2Config) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[Zamba2ForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/zamba2#transformers.Zamba2ForSequenceClassification)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택*, `labels`이 제공될 때 반환됨) -- 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실.
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.num_labels)`) -- SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

단일 레이블 분류의 예시:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Zamba2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B")
>>> model = Zamba2ForSequenceClassification.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = Zamba2ForSequenceClassification.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

다중 레이블 분류의 예시:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Zamba2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B")
>>> model = Zamba2ForSequenceClassification.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = Zamba2ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "Zyphra/Zamba2-2.7B", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```