# Ernie 4.5

## 개요

Ernie 4.5 모델은 baidu의 [Ernie 4.5 Model Family](https://ernie.baidu.com/blog/posts/ernie4.5/) 릴리스에서 공개되었습니다. 이 모델 패밀리에는 여러 가지 다른 아키텍처와 모델 크기가 포함되어 있습니다. 이 특정 모델은 mixture of experts(moe)가 없는 기본 텍스트 모델을 대상으로 하며, 총 0.3B개의 파라미터를 사용합니다. 코어에는 표준 [Llama](./llama)를 사용합니다.

이 계열의 다른 모델은 [Ernie 4.5 Moe](./ernie4_5_moe)와 [Ernie 4.5 VL MoE](./ernie4_5_vl_moe)에서 확인할 수 있습니다.

    

## 사용 팁

### 텍스트 생성

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
)

# prepare the model input
inputs = tokenizer("Hey, are you conscious? Can you talk to me?", return_tensors="pt").to(model.device)
prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32,
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

# decode the generated ids
generate_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
```

이 모델은 [Anton Vlasjuk](https://huggingface.co/AntonV)님이 기여했습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE)에서 찾을 수 있습니다.

## Ernie4_5Config[[transformers.Ernie4_5Config]]

#### transformers.Ernie4_5Config[[transformers.Ernie4_5Config]]

```python
transformers.Ernie4_5Config(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 = 103424, hidden_size: int = 1024, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 18, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int | None = 2, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool | None = 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, use_bias: bool | None = False, head_dim: int | None = 128)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/ernie4_5/configuration_ernie4_5.py#L25)

**매개변수:**

vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `103424`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 숨겨진 표현의 차원.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3072`) : MLP 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `18`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고, `num_key_value_heads=1`인 경우 모델은 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외의 경우 GQA가 사용됩니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [이 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 `num_attention_heads`가 기본값으로 사용됩니다.

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

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `131072`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

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

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

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

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

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

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

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

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

use_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : mlp, attention 등 모든 투영에 bias를 사용할지 여부입니다.

head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : attention head 차원입니다. None인 경우 hidden_size // num_attention_heads 값이 기본값으로 사용됩니다.

이것은 Ernie4_5Model의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Ernie4 5 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT)와 유사한 구성이 생성됩니다.

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

예:

```python
>>> from transformers import Ernie4_5Model, Ernie4_5Config

>>> # Initializing a Ernie4_5 0.3B style configuration
>>> configuration = Ernie4_5Config()

>>> # Initializing a model from the 0.3B style configuration
>>> model = Ernie4_5Model(configuration)

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

## Ernie4_5Model[[transformers.Ernie4_5Model]]

#### transformers.Ernie4_5Model[[transformers.Ernie4_5Model]]

```python
transformers.Ernie4_5Model(config: Ernie4_5Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/ernie4_5/modeling_ernie4_5.py#L329)

**매개변수:**

config ([Ernie4_5Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Ernie4 5 모델은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력합니다.

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

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

#### forward[[transformers.Ernie4_5Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/ernie4_5/modeling_ernie4_5.py#L346)

**매개변수:**

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

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

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

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

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

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

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

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`이 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([Ernie4_5Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5Config)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[Ernie4_5Model](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5Model)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

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

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

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

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

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

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

## Ernie4_5ForCausalLM[[transformers.Ernie4_5ForCausalLM]]

#### transformers.Ernie4_5ForCausalLM[[transformers.Ernie4_5ForCausalLM]]

```python
transformers.Ernie4_5ForCausalLM(config: Ernie4_5Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/ernie4_5/modeling_ernie4_5.py#L403)

**매개변수:**

config ([Ernie4_5Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Ernie4 5 모델은 인과 언어 모델링을 위한 모델입니다.

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

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

#### forward[[transformers.Ernie4_5ForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/ernie4_5/modeling_ernie4_5.py#L418)

**매개변수:**

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

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

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

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

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

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

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

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

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

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([Ernie4_5Config](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5Config)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[Ernie4_5ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/ernie4_5#transformers.Ernie4_5ForCausalLM)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

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

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

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

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

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

예:

```python
```