Transformers documentation

Mistral Large 4

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Эта модель была добавлена в Hugging Face Transformers 29.10.2026.

Mistral Large 4

Обзор

Mistral Large 4 — это нативно мультимодальная модель mixture-of-experts с 1 триллионом параметров и 49 миллиардами активных параметров на токен (52 миллиарда с учетом эмбеддингов и выходного слоя). Она принимает на вход текст и изображения, генерирует текст и может отвечать напрямую или сначала рассуждать, при этом уровень усилий на рассуждения настраивается для каждого запроса.

Текстовый декодер основан на рецепте DeepSeek-V3.2 (Multi-head Latent Attention, сделанном разреженным с помощью DSA-индексирующего модуля) и дополнен несколькими собственными изменениями:

Внимание: 72 слоя Deepseek Sparse Attention (DSA) с 512-мерным KV-латентным представлением, разреженным с помощью индексатора, который выбирает топ-2048 позиций ключей для каждого запроса. Запросы используют прямое проецирование, Q-LoRA отсутствует. Некоторые слои вычисляют собственный выбор, другие переиспользуют выбор предыдущего слоя ("shared"), как в GLM-5.
Слои NoPE: каждый 4-й слой использует ротационное встраивание без него, как в механизме внимания, так и в индексаторе.
Общий KV-кэш: начиная с 39-го слоя, каждый четвёртый слой не вычисляет собственный KV-латент, а обращается к KV-латенту 35-го слоя. При этом у них сохраняются собственные веса запроса, KV-ап-проекции и выходного слоя.
Масштабированный softmax: запросы масштабируются по каждой голове выражением s * log(position + 1) + b с обучаемыми s и b, как в механизме внимания, так и в индексаторе.
LeRoPE: YaRN расширяет базовый RoPE на 512 токенов в 2048 раз (1 048 576 позиций), а LeRoPE добавляет обучаемый множитель для каждой частоты вращения.
MoE: первый слой — плотный, каждый последующий слой направляет каждый токен к 4 из 128 экспертов, плюс один общий эксперт.
Logits: итоговые logits ограничиваются по мягкому пределу с помощью 30 * tanh(logits / 30).

Визуальный энкодер и мультимодальный проектор такие же, как в Mistral 3 (энкодер Pixtral с проектором patch-merge).

Примеры использования

Чекпоинт хранится в формате FP8 (веса с блочным масштабированием 128x128 и динамическими масштабами активаций) и загружается как есть. Полной модели требуется около 1 ТБ памяти GPU, поэтому используется device_map="auto" для распределения модели по нескольким GPU.

Шаблон чата принимает аргумент reasoning_effort, который устанавливается в "none" (по умолчанию) или "high". При значении "high" модель записывает свои рассуждения между [THINK] и [/THINK] перед ответом.

Изображения и текст

Рассуждения

Примечания

Чекпоинт также содержит черновой слой для спекулятивного декодирования (веса mtp_dspark.*) с использованием метода спекулятивного декодирования DSpark.
Индексер DSA применяется в качестве маски внимания поверх плотного внимания с бэкендами eager и sdpa. Он обеспечивает те же выходные данные, что и разреженное внимание, но не даёт ускорения на длинных последовательностях.

MistralLarge4Config

класс transformers.MistralLarge4Config

< source >

Параметры

vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации визуального бэкбона.
text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Объект конфигурации или словарь конфигурации текстового бэкбона.
image_token_index (int, необязательный, по умолчанию 10) — Индекс токена изображения, используемый в качестве плейсхолдера для входных изображений.
projector_hidden_act (str, необязательный, по умолчанию gelu) — Функция активации, используемая мультимодальным проектором.
vision_feature_layer (Union[int, list[int]], необязательный, по умолчанию -1) — Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих слоёв будут склеены в единый набор визуальных признаков.
multimodal_projector_bias (bool, необязательный, по умолчанию False) — Использовать ли смещение (bias) в мультимодальном проекторе.
spatial_merge_size (int, необязательный, по умолчанию 2) — Размер пространственного окна слияния, используемого для уменьшения количества визуальных токенов путём объединения соседних патчей.
tie_word_embeddings (bool, необязательный, по умолчанию False) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингу tied_weights_keys модели.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели MistralLarge4Model. Он используется для создания модели Mistral Large4 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Пример:

>>> from transformers import MistralLarge4ForConditionalGeneration, MistralLarge4Config, PixtralVisionConfig, MistralConfig

>>> # Initializing a Pixtral-vision config
>>> vision_config = PixtralVisionConfig()

>>> # Initializing a Mistral config
>>> text_config = MistralConfig()

>>> # Initializing a MistralLarge4 configuration
>>> configuration = MistralLarge4Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the mistral_large4.1 configuration
>>> model = MistralLarge4ForConditionalGeneration(configuration)

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

MistralLarge4TextConfig

класс transformers.MistralLarge4TextConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 204800hidden_size: int = 6144intermediate_size: int = 24576moe_intermediate_size: int = 6144num_hidden_layers: int = 72num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 64n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 128output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 1.0kv_lora_rank: int = 512qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int = 128qk_nope_head_dim: int = 64n_group: int = 1topk_group: int = 1num_experts_per_tok: int = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 1048576initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0index_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 32head_dim: int = 64first_k_dense_replace: int = 1layer_types: list[str] | None = Noneindexer_types: list[str] | None = Noneno_rope_layers: list[int] | None = Nonekv_source_layers: list[int] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float = 30.0 )

Параметры

vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 204800) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в input_ids.
hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 6144) — Размерность скрытых представлений.
intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 24576) — Размерность представлений MLP.
moe_intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 6144) — Промежуточный размер MLP маршрутизированных экспертов.
num_hidden_layers (int, необязательный, по умолчанию 72) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 64) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
num_key_value_heads (int, необязательный, по умолчанию 64) — Это количество ключевых и value-голов, используемых для реализации Grouped Query Attention. Если num_key_value_heads=num_attention_heads, модель использует Multi Head Attention (MHA); если num_key_value_heads=1 — Multi Query Attention (MQA); в остальных случаях используется GQA. При конвертации мультиголовного чекпоинта в GQA-чекпоинт каждая групповая ключевая и value-голова должна конструироваться путем усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Дополнительные подробности см. в этой статье. Если значение не указано, по умолчанию используется num_attention_heads.
n_shared_experts (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество общих экспертов.
n_routed_experts (int, необязательный, по умолчанию 128) — Количество маршрутизируемых экспертов.
output_router_logits (bool, необязательный, по умолчанию False) — Определяет, следует ли модели возвращать логиты роутера. Включение этого параметра также позволит модели выводить вспомогательную потерю, включая потерю балансировки нагрузки и z-потерю роутера.
routed_scaling_factor (float, необязательный, по умолчанию 1.0) — Коэффициент масштабирования для маршрутизированных экспертов.
kv_lora_rank (int, необязательный, по умолчанию 512) — Ранг матриц LoRA для проекций ключей и значений.
qk_rope_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Размерность заголовков запроса/ключа, для которых используются вращающиеся позиционные эмбеддинги.
v_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность value-голов.
qk_nope_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Размерность заголовков запроса/ключа, для которых не используются вращающиеся позиционные эмбеддинги.
n_group (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество групп для маршрутизируемых экспертов.
topk_group (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество выбранных групп для каждого токена (для каждого токена, чтобы выбранные эксперты находились только в пределах topk_group групп).
num_experts_per_tok (int, необязательный, по умолчанию 4) — Количество экспертов, к которым маршрутизируется каждый токен. Это значение top-k для маршрутизации по выбору токена.
hidden_act (str, необязательный, по умолчанию silu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
max_position_embeddings (int, необязательный, по умолчанию 1048576) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель.
initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.
rms_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms.
use_cache (bool, необязательный, по умолчанию True) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только если config.is_decoder=True или если модель является генеративной моделью только с декодером.
pad_token_id (int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для выравнивания в словаре.
bos_token_id (int, необязательный, по умолчанию 1) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре.
eos_token_id (Union[int, list[int]], необязательный, по умолчанию 2) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.
tie_word_embeddings (bool, необязательный, по умолчанию False) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингу tied_weights_keys модели.
rope_parameters (dict, необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. В словаре должно быть указано значение для rope_theta и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными max_position_embeddings.
mlp_layer_types (list, необязательный) — шаблон типа MLP для каждого слоя ("dense" или "sparse"). По умолчанию: 1 плотный слой + остальные разреженные.
attention_bias (bool, необязательный, по умолчанию False) — Использовать ли смещение (bias) в слоях проекции query, key, value и output при само-внимании.
attention_dropout (Union[float, int], необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
index_topk (int, необязательный, по умолчанию 2048) — Количество верхних токенов, выбираемых индексатором для разреженного внимания.
index_head_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность головы для проекций индексатора (DSA).
index_n_heads (int, необязательный, по умолчанию 32) — Количество головок для проекций индексатора (DSA).
head_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Размерность головы внимания. Если значение равно None, по умолчанию используется hidden_size // num_attention_heads
first_k_dense_replace (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество начальных слоев, использующих плотный MLP; остальные слои используют блок MoE.
layer_types (list[str], необязательный) — Список, в котором явно указывается тип слоя для каждого индекса слоя. Если не задан, будет автоматически сгенерирован на основе значений конфигурации.
indexer_types (list[str], необязательный) — Режим индексатора для каждого слоя ("full" запускает индексатор, "shared" переиспользует top-k предыдущего полного слоя). По умолчанию используется шаблон, выводимый из index_topk_freq / index_skip_topk_offset (или index_topk_pattern).
no_rope_layers (list[int], необязательный) — Список длиной не меньше, чем количество слоёв в модели. Значение 1 в позиции индекса означает, что соответствующий слой будет использовать RoPE, а значение 0 — что это слой NoPE.
kv_source_layers (list[int], необязательный) — Для каждого слоя — индекс слоя, кэш латентных KV которого используется для внимания. Слой, у которого значение совпадает с собственным индексом, вычисляет и кэширует собственный латентный KV; слой, указывающий на более ранний слой, не имеет kv_a_proj_with_mqa и переиспользует кэш того слоя (исходный слой должен быть источником для самого себя). По умолчанию шаринг не используется.
final_logit_softcapping (float, необязательный, по умолчанию 30.0) — Значение мягкого ограничения, применяемое к финальным логитам перед вычислением распределения вероятностей. Логиты масштабируются по формуле tanh(logit / cap) * cap.

>>> from transformers import MistralLarge4TextConfig, MistralLarge4TextModel

>>> # Initializing a Mistral Large 4 text configuration
>>> configuration = MistralLarge4TextConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = MistralLarge4TextModel(configuration)

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

MistralLarge4PreTrainedModel

класс transformers.MistralLarge4PreTrainedModel

< source >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Параметры

config (PreTrainedConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

MistralLarge4TextModel

класс transformers.MistralLarge4TextModel

< source >

( config: MistralLarge4TextConfig )

Параметры

config (MistralLarge4TextConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель Mistral Large4 Text без дополнительных компонентов, выводящая необработанные скрытые состояния (hidden-states) без какого-либо специализированного слоя (head) сверху.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Параметры

input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.
Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

Что такое входные идентификаторы?
attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
Что такое маски внимания?
position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].
Что такое идентификаторы позиций?
past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.
В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).

Возвращает

MoeModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (MistralLarge4Config) и входных данных.

Метод forward модели MistralLarge4TextModel переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
router_logits (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается, если переданы output_router_probs=True и config.add_router_probs=True или если config.output_router_probs=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному для каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

Сырые логиты роутера (после softmax), вычисляемые роутерами MoE; эти значения используются для вычисления вспомогательной функции потерь в моделях Mixture of Experts.

MistralLarge4Model

класс transformers.MistralLarge4Model

< source >

( config: MistralLarge4Config )

Параметры

config (MistralLarge4Config) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель MistralLarge4, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели, без заголовка для моделирования языка.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevision_feature_layer: int | list[int] | None = Noneuse_cache: bool | None = Noneimage_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MistralLarge4ModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Параметры

input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.
Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

Что такое входные идентификаторы?
pixel_values (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью PixtralImageProcessor. Подробности см. в PixtralImageProcessor.call() (PixtralProcessor использует PixtralImageProcessor для обработки изображений).
attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
Что такое маски внимания?
position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].
Что такое идентификаторы позиций?
past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.
В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
vision_feature_layer (Union[int, list[int]], необязательный) — Индекс слоя, из которого извлекаются визуальные признаки. Если указано несколько индексов, визуальные признаки соответствующих индексов будут склеены для формирования визуальных признаков.
use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
image_sizes (torch.Tensor формы (batch_size, 2), необязательный) — Размеры изображений в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого изображения.
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный: last_hidden_states, необязательный: hidden_states, необязательный: attentions) pooler_output формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.

Возвращает

MistralLarge4ModelOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

MistralLarge4ModelOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (MistralLarge4Config) и входных данных.

Метод forward модели MistralLarge4Model переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

Если используется past_key_values, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы (batch_size, 1, hidden_size).
past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
image_hidden_states (torch.Tensor, необязательный) — torch.Tensor размера (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.
router_logits (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному для каждого слоя MoE) формы (batch_size * sequence_length, num_experts).

MistralLarge4ForConditionalGeneration

класс transformers.MistralLarge4ForConditionalGeneration

< source >

( config: MistralLarge4Config )

Параметры

config (MistralLarge4Config) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель MISTRAL_LARGE4, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MistralLarge4CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Параметры

input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.
Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

Что такое входные идентификаторы?
pixel_values (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью PixtralImageProcessor. Подробности см. в PixtralImageProcessor.call() (PixtralProcessor использует PixtralImageProcessor для обработки изображений).
attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
Что такое маски внимания?
position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].
Что такое идентификаторы позиций?
past_key_values (~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это past_key_values , возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда use_cache=True или config.use_cache=True.
В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если past_key_values не переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.

Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.

Если используются past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанные input_ids (те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы (batch_size, unprocessed_length), а не все input_ids формы (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.vocab_size] или быть равны -100 (см. docstring input_ids). Токены с индексами, установленными в -100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, необязательный) — Если установлено в True, возвращаются состояния ключей и значений past_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см. past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию 0) — Если передано значение типа int, вычисляет logits для последних logits_to_keep токенов. Если указано 0, logits вычисляются для всех input_ids (особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа torch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности).
image_sizes (torch.Tensor формы (batch_size, 2), необязательный) — Размеры изображений в батче, представленные как (высота, ширина) для каждого изображения.
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], необязательный) — Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные результаты для соответствующей модальности. Каждый закодированный результат представляет собой кортеж вида (pooler_output, необязательный: last_hidden_states, необязательный: hidden_states, необязательный: attentions) pooler_output формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединённых с текстовыми эмбеддингами.

Возвращает

MistralLarge4CausalLMOutputWithPast или tuple(torch.Tensor)

MistralLarge4CausalLMOutputWithPast или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (MistralLarge4Config) и входных данных.

Метод forward класса MistralLarge4ForConditionalGeneration переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).
logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
past_key_values (Cache, необязательный, возвращается при передаче use_cache=True или когда config.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.

Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.
hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
image_hidden_states (torch.Tensor, необязательный) — torch.Tensor размера (batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size). image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.
router_logits (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_router_logits=True или при config.add_router_probs=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, sequence_length, num_experts).

Логиты маршрутизатора модели, полезные для вычисления вспомогательной функции потерь для моделей Mixture of Experts.

Пример:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, MistralLarge4ForConditionalGeneration

>>> model = MistralLarge4ForConditionalGeneration.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503")

>>> prompt = "<s>[INST][IMG]What is the image?[/INST]"
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=15)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"What is the image?The image depicts two cats lying on a pink blanket."

Update on GitHub