# GraniteSWA

GraniteSWA adalah varian [Granite](./granite) yang menambahkan dua perubahan untuk inferensi konteks panjang yang lebih hemat memori:

- **Perhatian jendela geser per lapisan.** Setiap lapisan adalah `"full_attention"` atau `"sliding_attention"` (dikonfigurasi oleh `layer_types`). Secara default, setiap lapisan keempat (`i % 4 == 0`) mempertahankan perhatian penuh, dan sisanya hanya memperhatikan `sliding_window` token terbaru.
- **Sink perhatian yang dapat dipelajari per kepala.** Setiap kepala mempelajari sink skalar yang menskalakan ulang output perhatiannya dengan `sigmoid(logsumexp(attn_logits) - sink)`. Secara matematis, ini ekuivalen dengan menambahkan satu logit yang dapat dipelajari ekstra ke penyebut softmax (mekanisme attention-sink yang digunakan oleh GPT-OSS).

> [!TIP]
> SDPA tidak didukung karena attention sink tidak dapat diekspresikan melalui `torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention`. Backend yang didukung adalah: - **Training + inference:** `"eager"`, `"flex_attention"` (disarankan untuk training) - **Inference:** `"flash_attention_3"` (melalui kernel vLLM FA3 ['hub'](https://github.com/huggingface/kernels) — juga menjadi fallback ketika FlashAttention-3 tidak terinstal tetapi `kernels` ada), `"flash_attention_4"`

Contoh di bawah ini menunjukkan cara menghasilkan teks dengan [Pipeline](/docs/transformers/main/id/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) atau kelas [AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM).

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="ibm-granite/granite-swash-2b",
)
pipe("Explain quantum computing in simple terms", max_new_tokens=50)
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-granite/granite-swash-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ibm-granite/granite-swash-2b",
    device_map="auto",
    # eager default, also supports "flex_attention", "flash_attention_3", "flash_attention_4"
    attn_implementation="eager",
)

inputs = tokenizer("Explain quantum computing in simple terms", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

## GraniteSWAConfig[[transformers.GraniteSWAConfig]]

#### transformers.GraniteSWAConfig[[transformers.GraniteSWAConfig]]

```python
transformers.GraniteSWAConfig(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 = 100352, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 8192, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 20, num_key_value_heads: int | None = 4, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 8192, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 100257, eos_token_id: int | list[int] | None = 100257, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_bias: bool = False, embedding_multiplier: float | int = 1.0, logits_scaling: float | int = 1.0, residual_multiplier: float | int = 1.0, attention_multiplier: float | int = 1.0, sliding_window: int | None = 128, layer_types: list[str] | None = None, layer_rope_theta: list[float | int] | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granite_swa/configuration_granite_swa.py#L29)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `100352`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `2560`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `8192`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `24`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `20`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `4`) : Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika `num_key_value_heads=num_attention_heads`, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika `num_key_value_heads=1` model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat [paper ini](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Jika tidak ditentukan, akan default ke `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `8192`) : Panjang urutan maksimum yang mungkin digunakan oleh model ini.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rms_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.

use_cache (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika `config.is_decoder=True` atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

pad_token_id (`int`, *opsional*) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `100257`) : Token id yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `100257`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opsional*) : Dictionary yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Dictionary harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk scaling jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

attention_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

mlp_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan up_proj, down_proj, dan gate_proj di lapisan MLP.

embedding_multiplier (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `1.0`) : Faktor penskalaan yang diterapkan pada embedding kata. Digunakan untuk menskalakan embedding relatif terhadap ukuran tersembunyi.

logits_scaling (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `1.0`) : Faktor penskalaan yang diterapkan pada logit output sebelum menghitung distribusi probabilitas.

residual_multiplier (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `1.0`) : Faktor penskalaan yang diterapkan pada koneksi residual.

attention_multiplier (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `1.0`) : Faktor penskalaan yang diterapkan pada bobot perhatian.

sliding_window (`int`, *opsional*, default 128) : Ukuran jendela perhatian geser yang digunakan oleh lapisan yang entri `layer_types`-nya adalah `"sliding_attention"`.

layer_types (`list[str]`, *opsional*) : Jenis perhatian per lapisan, masing-masing berupa `"full_attention"` atau `"sliding_attention"`. Ketika `None`, setiap lapisan keempat (`i % 4 == 0`) menggunakan perhatian penuh dan sisanya menggunakan perhatian jendela geser.

layer_rope_theta (`list[float]`, *opsional*) : Frekuensi basis RoPE (`theta`) per lapisan. `0` mengatur NoPE (tanpa embedding posisi) untuk lapisan tersebut. Menimpa `rope_parameters["rope_theta"]` global, yang hanya digunakan ketika daftar ini tidak disediakan atau ditentukan (`layer_rope_theta = None`).

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari GraniteSWAModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Granite Swa berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [ibm-granite/granite-swash-2b](https://huggingface.co/ibm-granite/granite-swash-2b)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

```python
>>> from transformers import GraniteSWAModel, GraniteSWAConfig

>>> # Initializing a GraniteSWA configuration
>>> configuration = GraniteSWAConfig()

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

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

## GraniteSWAModel[[transformers.GraniteSWAModel]]

#### transformers.GraniteSWAModel[[transformers.GraniteSWAModel]]

```python
transformers.GraniteSWAModel(config: GraniteSWAConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granite_swa/modeling_granite_swa.py#L377)

**Parameter:**

config ([GraniteSWAConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Granite Swa polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granite_swa/modeling_granite_swa.py#L403)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([GraniteSWAConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAConfig)) dan input.

Metode forward dari [GraniteSWAModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAModel) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  Jika `past_key_values` digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk `(batch_size, 1, hidden_size)` yang dioutput.
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika `config.is_encoder_decoder=True` di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

## GraniteSWAForCausalLM[[transformers.GraniteSWAForCausalLM]]

#### transformers.GraniteSWAForCausalLM[[transformers.GraniteSWAForCausalLM]]

```python
transformers.GraniteSWAForCausalLM(config: GraniteSWAConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granite_swa/modeling_granite_swa.py#L476)

**Parameter:**

config ([GraniteSWAConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Granite Swa untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granite_swa/modeling_granite_swa.py#L491)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[0, ..., config.vocab_size]` atau -100 (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label di `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

**Mengembalikan:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([GraniteSWAConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAConfig)) dan input.

Metode forward dari [GraniteSWAForCausalLM](/docs/transformers/main/id/model_doc/granite_swa#transformers.GraniteSWAForCausalLM) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:

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

>>> model = GraniteSWAForCausalLM.from_pretrained("meta-granite_swa/GraniteSWA-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-granite_swa/GraniteSWA-2-7b-hf")

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

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