# Bamba

[Bamba](https://huggingface.co/blog/bamba) 是一个基于 [Mamba-2](./mamba2) 架构构建的 9B 参数纯解码器语言模型。它经过两个阶段的预训练：首先在 [Dolma v1.7](https://huggingface.co/datasets/allenai/dolma) 数据集的 2T 个 token 上进行训练，随后在来自 [FineWeb](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb) 和 [Cosmopedia](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/cosmopedia) 的额外 200B 个 token 上继续训练。

您可以在 [Bamba](https://huggingface.co/collections/ibm-ai-platform/bamba-674f1388b9bbc98b413c7bab) 集合中找到所有原始的 Bamba 检查点。

> [!TIP]
> 该模型由 [ani300](https://github.com/ani300) 和 [fabianlim](https://github.com/fabianlim) 贡献。
>
> 点击右侧边栏中的 Bamba 模型，以查看将 Bamba 应用于不同文本生成任务的更多示例。

以下示例演示了如何使用 [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)、[AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoModel) 以及命令行来生成文本。

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="text-generation",
    model="ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2",
    device=0
)
pipeline("Plants create energy through a process known as")
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2", device_map="auto", attn_implementation="sdpa")
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

量化通过以较低精度表示权重来降低大模型的内存负担。有关更多可用的量化后端，请参阅 [量化](../quantization/overview) 概述。

以下示例使用 [torchao](../quantization/torchao) 仅将权重量化为 int4。

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
   "ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2",
   quantization_config=quantization_config,
   device_map="auto",
   attn_implementation="sdpa"
)

inputs = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

## 备注

- Bamba 支持无填充（padding-free）训练，该方法将不同的训练样本拼接在一起，同时仍将输入作为独立的批次进行处理。当存在长度不一的样本时，通过避免填充（padding）标记带来的不必要计算和内存开销，它可以显著加速推理（根据模型和数据分布不同，可提升 [~2 倍](https://github.com/huggingface/transformers/pull/35861#issue-2807873129)），并降低内存占用。

  无填充训练需要 `flash-attn`、`mamba-ssm` 和 `causal-conv1d` 包，并且除了 `input_ids` 和 `labels` 之外，还必须向模型传递以下参数。

  - `position_ids: torch.LongTensor`：每个序列中每个 token 的位置索引。
  - `seq_idx: torch.IntTensor`：批次中每个序列的索引。
  - `FlashAttentionKwargs` 中的每一项
    - `cu_seq_lens_q: torch.LongTensor`：所有查询的累积序列长度。
    - `cu_seq_lens_k: torch.LongTensor`：所有键的累积序列长度。
    - `max_length_q: int`：批次中最长的查询长度。
    - `max_length_k: int`：批次中最长的键长度。

  不应提供 `attention_mask` 输入。[DataCollatorWithFlattening](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/data_collator#transformers.DataCollatorWithFlattening) 会使用 `return_seq_idx=True` 和 `return_flash_attn_kwargs=True` 以编程方式生成上述附加参数集。有关更多信息，请参阅 [通过 Flash Attention 打包提升 Hugging Face 训练效率](https://huggingface.co/blog/packing-with-FA2) 博客文章。

  ```python
  from transformers import DataCollatorWithFlattening

  # Example of using padding-free training
  data_collator = DataCollatorWithFlattening(
      tokenizer=tokenizer,
      return_seq_idx=True,
      return_flash_attn_kwargs=True
  )
  ```

- 在批量生成时使用左侧填充。请参阅 [填充侧](../llm_tutorial#padding-side)。

## BambaConfig[[transformers.BambaConfig]]

#### transformers.BambaConfig[[transformers.BambaConfig]]

```python
transformers.BambaConfig(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 = 128000, tie_word_embeddings: bool = False, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 14336, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 8, hidden_act: str = 'silu', initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, num_logits_to_keep: int | None = 1, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, max_position_embeddings: int = 262144, attention_dropout: float | int | None = 0.0, attn_layer_indices: list[int] | None = None, mamba_n_heads: int | None = 128, mamba_d_head: str | int | None = 'auto', mamba_n_groups: int | None = 1, mamba_d_state: int | None = 256, mamba_d_conv: int | None = 4, mamba_expand: int | None = 2, mamba_chunk_size: int | None = 256, mamba_conv_bias: bool | None = True, mamba_proj_bias: bool | None = False, time_step_limit: list[float] | tuple[float, float] | None = (0.0, inf), z_loss_coefficient: float | None = 0.0, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, mlp_bias: bool = False)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/bamba/configuration_bamba.py#L31)

**参数：**

vocab_size (`int`，*可选*，默认值为 `128000`)：模型的词汇表大小。定义了 `input_ids` 可以表示的不同 token 数量。

tie_word_embeddings (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否根据模型的 `tied_weights_keys` 映射来绑定权重嵌入。

hidden_size (`int`，*可选*，默认为 `4096`)：隐藏表示的维度。

intermediate_size (`int`，*可选*，默认值为 `14336`)：MLP 表示的维度。

num_hidden_layers (`int`，*可选*，默认为 `32`)：Transformer 解码器中的隐藏层数。

num_attention_heads (`int`，*可选*，默认为 `32`)：Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。

num_key_value_heads (`int`, *可选*，默认为 `8`) : 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数量。如果 `num_key_value_heads=num_attention_heads`，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果 `num_key_value_heads=1`，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则将使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 [这篇论文](https://huggingface.co/papers/2305.13245)。如果未指定，则默认为 `num_attention_heads`。

hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `silu`)：解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` 等。

initializer_range (`float`，*可选*，默认值为 `0.02`)：用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。

rms_norm_eps (`float`，*可选*，默认值为 `1e-05`)：rms 归一化层中使用的 epsilon。

use_cache (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当 `config.is_decoder=True` 或模型为仅解码器生成模型时相关。

num_logits_to_keep (`int` 或 `None`，*可选*，默认为 1)：生成期间要计算的提示词 logits 数量。如果为 `None`，将计算所有 logits。如果为整数值，则仅计算最后 `num_logits_to_keep` 个 logits。默认值为 1，因为生成只需要最后一个提示词 token 的 logits。对于长序列，整个序列的 logits 可能会占用大量内存，因此设置 `num_logits_to_keep=1` 可以显著减少内存占用。

pad_token_id (`int`，*可选*，默认为 `0`)：词表中用于填充的 Token ID。

bos_token_id (`int`，*可选*，默认为 `1`)：词汇表中用于表示流开始的 Token id。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`，*可选*，默认为 `2`)：词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。

max_position_embeddings (`int`，*可选*，默认值为 `262144`)：该模型可能使用的最大序列长度。

attention_dropout (`Union[float, int]`，*可选*，默认值为 `0.0`)：注意力概率的 dropout 比率。

attn_layer_indices (`list`, *可选*) : 指定将使用完整注意力的层索引。必须包含至多 num_hidden_layers 的值。

mamba_n_heads (`int`，*可选*，默认为 `128`)：v2 实现中使用的 mamba 头数。

mamba_d_head (`Union[str, int]`，*可选*，默认为 `auto`)：头部嵌入维度大小

mamba_n_groups (`int`，*可选*，默认为 `1`)：v2 实现中使用的 mamba 组数。

mamba_d_state (`int`，*可选*，默认为 `256`)：Mamba 层中 SSM 状态（潜在状态维度）的大小。

mamba_d_conv (`int`, *可选*, 默认为 `4`) : mamba 卷积核的大小

mamba_expand (`int`，*可选*，默认为 `2`)：用于确定 mamba 中间层大小的扩展因子（相对于 hidden_size）

mamba_chunk_size (`int`，*可选*，默认为 `256`)：执行预填充/训练时，将序列拆分为块的大小

mamba_conv_bias (`bool`, *可选*, 默认为 `True`) : 指示是否在 mamba mixer 块的卷积层中使用偏置的标志。

mamba_proj_bias (`bool`, *可选*, 默认为 `False`) : 指示是否在 mamba mixer 块的输入和输出投影（["in_proj", "out_proj"]）中使用偏置的标志

time_step_limit (`Union[list[float], tuple[float, float]]`，*可选*，默认为 `(0.0, inf)`)：用于钳制的步长值接受范围。

z_loss_coefficient (`float`, *可选*，默认为 0.0)：用于控制训练期间 logit 增长的辅助 z-loss 系数

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *可选*) : 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含 `rope_theta` 的值，并且如果希望使用更长的 `max_position_embeddings` 配合 RoPE，则可选地包含用于缩放的参数。

attention_bias (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：在自注意力机制中，是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏置。

mlp_bias (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否在 MLP 层的 up_proj、down_proj 和 gate_proj 层中使用偏置。

BambaModel 是一种混合 [mamba2](https://github.com/state-spaces/mamba) 架构，采用 SwiGLU。其检查点由 IBM、普林斯顿大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合训练。

## BambaModel[[transformers.BambaModel]]

#### transformers.BambaModel[[transformers.BambaModel]]

```python
transformers.BambaModel(config: BambaConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/bamba/modeling_bamba.py#L927)

**参数：**

config ([BambaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Bamba 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

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

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/bamba/modeling_bamba.py#L947)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

**返回：** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[BambaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig)）和输入。

[BambaModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/bamba#transformers.BambaModel) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

  如果使用了 `past_key_values`，则仅输出形状为 `(batch_size, 1, hidden_size)` 的序列的最后一个隐藏状态。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果 `config.is_encoder_decoder=True` 则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

## BambaForCausalLM[[transformers.BambaForCausalLM]]

#### transformers.BambaForCausalLM[[transformers.BambaForCausalLM]]

```python
transformers.BambaForCausalLM(config: BambaConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/bamba/modeling_bamba.py#L1009)

**参数：**

config ([BambaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

用于因果语言建模的 Bamba 模型。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.BambaForCausalLM.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)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/bamba/modeling_bamba.py#L1025)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*) : 用于计算因果语言建模损失的标签。索引应在 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 范围内（参见 `input_ids` 的文档字符串）。索引设置为 `-100` 的 token 将被忽略（被掩码），损失仅针对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内的 token 进行计算。 标签会在**内部进行移位**，因此使用 `labels[..., 1:]` 来预测 `logits[..., :-1, :]`。请传入与 `input_ids` 匹配的未移位标签（即 `labels = input_ids`）。在传入之前，请**不要**自行对标签进行移位。 如果标签已经移位（例如在使用序列并行时），请将其作为 `shift_labels` 关键字参数传入，系统将按原样使用它们。 为了计算损失，仍然必须传入 `labels`。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`，*可选*，默认为 `0`)：如果为 `int`，则计算最后 `logits_to_keep` 个 token 的 logits。如果为 `0`，则计算所有 `input_ids` 的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当可观。如果为 `torch.Tensor`，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。

**返回：** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[BambaConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/bamba#transformers.BambaConfig)）和输入。

[BambaForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/bamba#transformers.BambaForCausalLM) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

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

>>> model = BambaForCausalLM.from_pretrained("...")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("...")

>>> 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."
```