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Youtu-LLM

Transformers

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Este modelo se publicó en HF papers el 31-12-2025 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 28-01-2026.

Youtu-LLM

Resumen

El modelo Youtu-LLM fue propuesto en Youtu-LLM Technical Report por el equipo Tencent Youtu.

El resumen del artículo es el siguiente: Presentamos Youtu-LLM, un modelo de lenguaje ligero pero potente que armoniza una alta eficiencia computacional con una inteligencia agéntica nativa. A diferencia de los modelos pequeños típicos que se basan en la destilación, Youtu-LLM (1.96B) se pre-entrena desde cero para cultivar sistemáticamente las capacidades de razonamiento y planificación. Los avances técnicos clave son los siguientes: (1) Arquitectura compacta con soporte de contexto largo: Basado en una arquitectura densa de Multi-Latent Attention (MLA) con un vocabulario novedoso orientado a STEM, Youtu-LLM soporta una ventana de contexto de 128k. Este diseño permite un razonamiento robusto de contexto largo y un seguimiento del estado con una huella de memoria mínima, lo que lo hace ideal para tareas agénticas y de razonamiento de largo alcance. (2) Currículo “Commonsense-STEM-Agent” fundamentado: Curamos un corpus masivo de aproximadamente 11T tokens e implementamos una estrategia de entrenamiento de múltiples etapas. Al desplazar progresivamente la distribución de datos de pre-entrenamiento desde el sentido común general hasta tareas complejas de STEM y agénticas, aseguramos que el modelo adquiera capacidades cognitivas profundas en lugar de un alineamiento superficial. (3) Entrenamiento intermedio agéntico escalable: Específicamente para el entrenamiento intermedio agéntico, empleamos esquemas diversos de construcción de datos para sintetizar trayectorias ricas y variadas en los dominios de matemáticas, codificación y uso de herramientas. Estos datos de alta calidad permiten que el modelo internalice eficazmente los comportamientos de planificación y reflexión. Las evaluaciones extensas muestran que Youtu-LLM establece un nuevo estado del arte para LLMs de menos de 2B. En los benchmarks generales, logra un rendimiento competitivo frente a modelos más grandes, mientras que en tareas específicas de agentes, supera significativamente a las líneas base SOTA existentes, demostrando que los modelos ligeros pueden poseer fuertes capacidades agénticas intrínsecas.

Consejos de uso

El modelo utiliza arquitecturas de atención latente multi-cabeza (Multi-head Latent Attention, MLA) para una inferencia eficiente. El modelo puede utilizarse para diversas tareas de lenguaje después de haber sido preentrenado con aproximadamente 11 billones de tokens y haber pasado por las etapas de ajuste fino supervisado (Supervised Fine-Tuning) y aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning). El siguiente ejemplo muestra cómo cargar el modelo, habilitar el Reasoning Mode y usar el módulo re para analizar el “Thought Process” y el “Final Answer” de la salida.

import re

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


# 1. Configure Model
model_id = "tencent/Youtu-LLM-2B"

# 2. Initialize Tokenizer and Model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto"
)

# 3. Construct Dialogue Input
prompt = "Hello"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

# Use apply_chat_template to construct input; set enable_thinking=True to activate Reasoning Mode
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True
).to(model.device)

# 4. Generate Response
outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.05
)

# 5. Parse Results
full_response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

def parse_reasoning(text):
    """Extract thought process within <think> tags and the subsequent answer content"""
    thought_pattern = r"<think>(.*?)</think>"
    match = re.search(thought_pattern, text, re.DOTALL)

    if match:
        thought = match.group(1).strip()
        answer = text.split("</think>")[-1].strip()
    else:
        thought = "(No explicit thought process generated)"
        answer = text
    return thought, answer

thought, final_answer = parse_reasoning(full_response)

print(f"\n{'='*20} Thought Process {'='*20}\n{thought}")
print(f"\n{'='*20} Final Answer {'='*20}\n{final_answer}")

Esto generó:

==================== Thought Process ====================
The user greeted with 'Hello', which is a simple and friendly opening. Since the input is in English, I should respond in English as per the instruction. I need to introduce myself clearly according to the defined identity: state my name (Youtu-llm), developer (Tencent Youtu team), purpose (helping users solve problems), key capabilities (mathematics, coding, Agent), and goal (efficient and accurate problem-solving). The response should be welcoming and open-ended to encourage further interaction, while staying within the provided identity constraints. No extra information beyond what is specified should be added.

==================== Final Answer ====================
Hello! I am Youtu-llm, a large language model developed by the Tencent Youtu team. I am designed to assist users in solving various problems, excelling in tasks such as mathematics, coding, and Agent-related operations. My goal is to make problem-solving more efficient and accurate through intelligent interaction. How can I assist you today?

Detalles clave de la configuración

Interruptor del modo de razonamiento

Controlado mediante el parámetro enable_thinking en el método apply_chat_template:

True (valor predeterminado recomendado): Activa Chain of Thought; ideal para tareas de lógica y razonamiento complejas.
Falso: Genera los resultados directamente; tiempo de respuesta más rápido, adecuado para conversaciones simples.

Parámetros de decodificación recomendados

Según su caso de uso, sugerimos ajustar los siguientes hiperparámetros para una generación óptima:

Parámetro	Modo de razonamiento	Modo normal
`do_sample`	`True`	`True`
`temperature`	1.0 (Mantiene la creatividad)	0.7 (Resultados más estables)
`top_p`	0.95	0.8
`top_k`	20	20
`repetition_penalty`	1.05	-

Consejo: Al usar el modo de razonamiento, una temperature más alta ayuda al modelo a realizar un pensamiento más profundo y divergente.

YoutuConfig

clase transformers.YoutuConfig

< 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 = 128256hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 6144num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int = 16kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = 1536qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int | None = 128qk_nope_head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float | None = Nonerms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = 128001tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonerope_interleave: bool | None = Trueattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int | None = 0.0embedding_initializer_range: float | None = None )

Parámetros

vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 128256) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 2048) — Dimensión de las representaciones ocultas.
intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 6144) — Dimensión de las representaciones del MLP.
num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 16) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional, valor predeterminado 16) — Este es el número de cabezas key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de clave y valor del grupo debe construirse mediante el promediado (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
kv_lora_rank (int, opcional, valor predeterminado 512) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de clave y valor.
q_lora_rank (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de consulta.
qk_rope_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 64) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que utilizan incrustaciones de posición rotativa.
v_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión de las cabeceras de valor.
qk_nope_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que no utilizan incrustaciones de posición rotativa.
hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 131072) — La longitud máxima de secuencia con la que podría utilizarse este modelo.
initializer_range (float, opcional) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-06) — El epsilon utilizado por las capas de normalización rms.
use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
pad_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 128000) — Identificador de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 128001) — Identificador de token utilizado para el fin de la secuencia en el vocabulario.
tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
rope_interleave (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se deben alternar los embeddings de posición rotativa.
attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
embedding_initializer_range (float, opcional) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de embedding.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un YoutuModel. Se utiliza para instanciar un modelo Youtu según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de tencent/Youtu-LLM-2B

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

>>> from transformers import YoutuModel, YoutuConfig
>>> # Initializing a Youtu-LLM-2B style configuration
>>> configuration = YoutuConfig()
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

YoutuModel

clase transformers.YoutuModel

< source >

( config: YoutuConfig )

Parámetros

config (YoutuConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Youtu sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

BaseModelOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un BaseModelOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (YoutuConfig) y las entradas.

El método forward de YoutuModel reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

Si se utiliza past_key_values, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma (batch_size, 1, hidden_size).
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

YoutuForCausalLM

clase transformers.YoutuForCausalLM

< source >

( config: YoutuConfig )

Parámetros

config (YoutuConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Youtu para el modelado causal de lenguaje.

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.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

CausalLMOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un CausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (YoutuConfig) y las entradas.

El método forward de YoutuForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, devuelta cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, YoutuForCausalLM

>>> model = YoutuForCausalLM.from_pretrained("meta-youtu/Youtu-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-youtu/Youtu-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."

Update on GitHub

←YOSO Zamba→