# LFM2

## Ikhtisar

[LFM2](https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models) merupakan generasi baru Liquid Foundation Models yang dikembangkan oleh Liquid AI, yang dirancang khusus untuk edge AI dan deployment on-device.

Model-model ini tersedia dalam empat ukuran (350M, 700M, 1.2B, dan 2.6B parameter) dan dirancang untuk berjalan secara efisien pada perangkat keras CPU, GPU, dan NPU, sehingga sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan latensi rendah, operasi offline, dan privasi.

## Arsitektur

Arsitektur ini terdiri dari blok-blok konvolusi pendek bergerbang (gated short convolution) dan blok-blok grouped query attention dengan QK layernorm. Desain ini berasal dari konsep sistem dinamis, di mana operasi linier dimodulasi oleh gerbang yang bergantung pada input. Konvolusi pendek ini dioptimalkan secara khusus untuk CPU SoC tertanam (embedded), sehingga ideal untuk perangkat yang memerlukan inferensi lokal yang cepat tanpa bergantung pada konektivitas cloud.

LFM2 dirancang untuk memaksimalkan kualitas di bawah batasan kecepatan dan memori yang ketat. Hal ini dicapai melalui pencarian arsitektur yang sistematis untuk mengoptimalkan model agar berkinerja nyata pada perangkat keras tertanam, dengan mengukur penggunaan memori puncak dan kecepatan inferensi aktual pada prosesor Qualcomm Snapdragon. Hasilnya adalah model yang mencapai kinerja decode dan prefill 2x lebih cepat dibandingkan model dengan ukuran serupa, sambil mempertahankan kinerja benchmark yang unggul di berbagai tugas pengetahuan, matematika, kepatuhan instruksi, dan multibahasa.

## Contoh

Contoh berikut menunjukkan cara menghasilkan jawaban menggunakan kelas `AutoModelForCausalLM`.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load model and tokenizer
model_id = "LiquidAI/LFM2-1.2B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    dtype="bfloat16",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Generate answer
prompt = "What is C. elegans?"
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tokenize=True,
)

output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    min_p=0.15,
    repetition_penalty=1.05,
    max_new_tokens=512,
)

print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False))
```

## Catatan

- Gunakan padding kiri untuk generasi batched. Lihat [Sisi padding](../llm_tutorial#padding-side).

## Lfm2Config[[transformers.Lfm2Config]]

#### transformers.Lfm2Config[[transformers.Lfm2Config]]

```python
transformers.Lfm2Config(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 = 65536, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 12288, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 8, max_position_embeddings: int = 128000, initializer_range: float = 0.02, norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, conv_bias: bool = False, conv_L_cache: int = 3, block_multiple_of: int = 256, block_ffn_dim_multiplier: float | int = 1.0, block_auto_adjust_ff_dim: bool = True, full_attn_idxs: list[int] | None = None, layer_types: list[str] | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/lfm2/configuration_lfm2.py#L25)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `65536`) : 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 `12288`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `8`) : 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`.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `128000`) : Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan oleh model ini.

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

norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.

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*, defaultnya `0`) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : Token id yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `2`) : 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.

conv_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias di lapisan conv.

conv_L_cache (`int`, *opsional*, default 3) : dimensi L_cache pada lapisan conv.

block_multiple_of (`int`, *opsional*, default 256) : Pengali untuk `intermediate_size`.

block_ffn_dim_multiplier (`float`, *opsional*, default 1.0) : Pengali untuk `intermediate_size`.

block_auto_adjust_ff_dim (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menyesuaikan dimensi dari `intermediate_size`.

full_attn_idxs (`Optional`, *opsional*) : Indeks dari lapisan yang menggunakan perhatian.

layer_types (`list[str]`, *opsional*) : Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks lapisan dengan tipe lapisannya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai konfigurasi.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Lfm2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Lfm2 berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [LiquidAI/LFM2-1.2B](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-1.2B)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

```python
>>> from transformers import Lfm2Model, Lfm2Config

>>> # Initializing a LFM2 model
>>> configuration = Lfm2Config()

>>> # Initializing a model from the LFM2-1.2B style configuration
>>> model = Lfm2Model(configuration)

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

## Lfm2Model[[transformers.Lfm2Model]]

#### transformers.Lfm2Model[[transformers.Lfm2Model]]

```python
transformers.Lfm2Model(config: Lfm2Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/lfm2/modeling_lfm2.py#L449)

**Parameter:**

config ([Lfm2Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) : 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/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Lfm2 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.Lfm2Model.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/v5.23.0/src/transformers/models/lfm2/modeling_lfm2.py#L466)

**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/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([Lfm2Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) dan input.

Metode forward dari [Lfm2Model](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Model) 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/v5.23.0/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.

## Lfm2ForCausalLM[[transformers.Lfm2ForCausalLM]]

#### transformers.Lfm2ForCausalLM[[transformers.Lfm2ForCausalLM]]

```python
transformers.Lfm2ForCausalLM(config: Lfm2Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/lfm2/modeling_lfm2.py#L529)

**Parameter:**

config ([Lfm2Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) : 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/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Lfm2 untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.Lfm2ForCausalLM.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/v5.23.0/src/transformers/models/lfm2/modeling_lfm2.py#L544)

**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/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/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 kausal. Indeks harus berada dalam `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (dimasker), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam `[0, ..., config.vocab_size]`. Label akan **digeser secara internal** sehingga `labels[..., 1:]` digunakan untuk memprediksi `logits[..., :-1, :]`. Sampaikan label yang tidak digeser dan sesuai dengan `input_ids` (yaitu `labels = input_ids`). Jangan **geser** label Anda sendiri sebelum menyampaikannya. Jika label sudah digeser (misalnya dengan paralelisme urutan), sampaikan sebagai argumen kata kunci `shift_labels` dan akan digunakan apa adanya. `labels` tetap harus disampaikan agar kerugian dapat dihitung.

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/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([Lfm2Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) dan input.

Metode forward dari [Lfm2ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2ForCausalLM) 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/v5.23.0/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, Lfm2ForCausalLM

>>> model = Lfm2ForCausalLM.from_pretrained("meta-lfm2/Lfm2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-lfm2/Lfm2-2-7b-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."
```