# GraniteMoeSWA

GraniteMoeSWA combina la arquitectura de mezcla de expertos (MoE) de [GraniteMoeShared](./granitemoeshared) con la atención de ventana deslizante y los sumideros de atención aprendibles de [GraniteSWA](./granite_swa):

- **Mezcla de expertos.** Cada bloque enruta cada token a un subconjunto de expertos (`num_experts_per_tok` de `num_local_experts`). Se admiten **expertos compartidos** opcionales, pero están **desactivados de forma predeterminada** (`shared_intermediate_size=0`); establézcalo en un valor positivo para activarlos.
- **Atención de ventana deslizante por capa.** Cada capa es `"full_attention"` o `"sliding_attention"` (configurada por `layer_types`). De forma predeterminada, cada cuarta capa (`i % 4 == 0`) mantiene la atención completa y el resto solo atiende a los `sliding_window` tokens más recientes.
- **Sumideros de atención aprendibles por cabeza.** Cada cabeza aprende un sumidero escalar que reescala su salida de atención mediante `sigmoid(logsumexp(attn_logits) - sink)`, lo que equivale a añadir un logit adicional aprendible al denominador del softmax (el mecanismo de sumidero de atención utilizado por GPT-OSS).

> [!TIP]
> SDPA no se admite porque el attention sink no puede expresarse a través de `torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention`. Los backends admitidos son: - **Entrenamiento + inferencia:** `"eager"`, `"flex_attention"` (preferido para el entrenamiento) - **Inferencia:** `"flash_attention_3"` (a través del kernel ['hub'](https://github.com/huggingface/kernels) de vLLM FA3 — también es la alternativa cuando FlashAttention-3 no está instalado pero `kernels` sí lo está), `"flash_attention_4"`

El siguiente ejemplo demuestra cómo generar texto con [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) o la clase [AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM).

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="ibm-granite/granite-swash-3b-a600m",
)
pipe("Explain quantum computing in simple terms", max_new_tokens=50)
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-granite/granite-swash-3b-a600m")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ibm-granite/granite-swash-3b-a600m",
    device_map="auto",
    # eager default, also supports "flex_attention", "flash_attention_3", "flash_attention_4"
    attn_implementation="eager",
)

inputs = tokenizer("Explain quantum computing in simple terms", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

## GraniteMoeSWAConfig[[transformers.GraniteMoeSWAConfig]]

#### transformers.GraniteMoeSWAConfig[[transformers.GraniteMoeSWAConfig]]

```python
transformers.GraniteMoeSWAConfig(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 = 32000, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, embedding_multiplier: float | int | None = 1.0, logits_scaling: float | int | None = 1.0, residual_multiplier: float | int | None = 1.0, attention_multiplier: float | int | None = 1.0, num_local_experts: int | None = 8, num_experts_per_tok: int | None = 2, output_router_logits: bool | None = False, router_aux_loss_coef: float | None = 0.001, shared_intermediate_size: int = 0, sliding_window: int | None = 128, layer_types: list[str] | None = None, layer_rope_theta: list[float | int] | None = None)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granitemoe_swa/configuration_granitemoe_swa.py#L29)

**Parámetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `32000`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `4096`) : Dimensión de las representaciones ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `11008`) : Dimensión de las representaciones 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 `32`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*) : Este es el número de cabezas de key_value que deben usarse para implementar Grouped Query Attention. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, el modelo usará Multi Head Attention (MHA); si `num_key_value_heads=1`, el modelo usará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se usará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head a un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante meanpooling de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta [este artículo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Si no se especifica, el valor predeterminado será `num_attention_heads`.

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 `2048`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.

initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.02`) : La desviación estándar de 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 atenciones de claves/valores (no se utiliza en 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 de token utilizado para el relleno en el vocabulario.

bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Identificador de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Identificador de token utilizado para el fin de la secuencia en el vocabulario.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben vincular las incrustaciones de pesos 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 largas.

attention_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica 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_multiplier (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala aplicado a los embeddings de palabras. Se utiliza para escalar los embeddings en relación con el tamaño oculto.

logits_scaling (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala aplicado a los logits de salida antes de calcular la distribución de probabilidad.

residual_multiplier (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala aplicado a las conexiones residuales.

attention_multiplier (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala aplicado a los pesos de atención.

num_local_experts (`int`, *opcional*, valor predeterminado `8`) : Número de expertos locales en cada dispositivo. `num_experts` debe ser divisible entre `num_local_experts`.

num_experts_per_tok (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Número de expertos a los que se enruta cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de token.

output_router_logits (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Si se habilita, el modelo también podrá generar la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrado de carga y la pérdida z del router.

router_aux_loss_coef (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.001`) : Coeficiente de la pérdida auxiliar de equilibrado de carga. Se utiliza para penalizar el enrutamiento desigual de expertos en modelos MoE.

shared_intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado 0): tamaño intermedio para los expertos compartidos. El valor predeterminado es `0`, lo que desactiva los expertos compartidos.

sliding_window (`int`, *opcional*, valor predeterminado 128) : Tamaño de la ventana de atención deslizante utilizada por las capas cuya entrada en `layer_types` es `"sliding_attention"`.

layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Tipo de atención por capa, cada una es `"full_attention"` o `"sliding_attention"`. Cuando es `None`, cada cuarta capa (`i % 4 == 0`) usa atención completa y el resto usa atención de ventana deslizante.

layer_rope_theta (`list[float]`, *opcional*) : Frecuencia base (`theta`) de RoPE por capa. `0` establece NoPE (sin incrustación posicional) para esa capa. Anula el valor global `rope_parameters["rope_theta"]`, que solo se utiliza cuando no se proporciona esta lista o se especifica (`layer_rope_theta = None`).

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un GraniteMoeSWAModel. Se utiliza para instanciar un modelo Granitemoe Swa según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [ibm-granite/granite-swash-3b-a600m](https://huggingface.co/ibm-granite/granite-swash-3b-a600m)

Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información.

```python
>>> from transformers import GraniteMoeSWAModel, GraniteMoeSWAConfig

>>> # Initializing a GraniteMoeSWA configuration
>>> configuration = GraniteMoeSWAConfig()

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

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

## GraniteMoeSWAModel[[transformers.GraniteMoeSWAModel]]

#### transformers.GraniteMoeSWAModel[[transformers.GraniteMoeSWAModel]]

```python
transformers.GraniteMoeSWAModel(config: GraniteMoeSWAConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granitemoe_swa/modeling_granitemoe_swa.py#L483)

**Parámetros:**

config ([GraniteMoeSWAConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/granitemoe_swa#transformers.GraniteMoeSWAConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Granitemoe Swa básico que emite estados ocultos sin ningún cabezal específico en la parte superior.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.GraniteMoeSWAModel.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'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granitemoe_swa/modeling_granitemoe_swa.py#L509)

**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 mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

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 utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos 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](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada.  Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados 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.Tensor` 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 valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`).

**Devuelve:** `MoeModelOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)`

Un `MoeModelOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([GraniteMoeSWAConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/granitemoe_swa#transformers.GraniteMoeSWAConfig)) y las entradas.

El método forward de [GraniteMoeSWAModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/granitemoe_swa#transformers.GraniteMoeSWAModel) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  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.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + 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.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (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.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_probs=True` y `config.add_router_probs=True` o cuando `config.output_router_probs=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

## GraniteMoeSWAForCausalLM[[transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM]]

#### transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM[[transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM]]

```python
transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM(config: GraniteMoeSWAConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granitemoe_swa/modeling_granitemoe_swa.py#L651)

**Parámetros:**

config ([GraniteMoeSWAConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/granitemoe_swa#transformers.GraniteMoeSWAConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Granitemoe Swa para el modelado de lenguaje causal.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM.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, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/granitemoe_swa/modeling_granitemoe_swa.py#L670)

**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 mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

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 utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos 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](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada.  Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados 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.Tensor` 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 (consulte la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices fijados en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`.

output_router_logits (`bool`, *opcional*) : Indica si se deben devolver los logits de todos los routers. Son útiles para calcular la pérdida del router y no deben devolverse durante la inferencia.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Si es un `int`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente 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:** `MoeCausalLMOutputWithPast` o `tuple(torch.Tensor)`

Un `MoeCausalLMOutputWithPast` o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración (`None`) y las entradas.

El método forward de [GraniteMoeSWAForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/granitemoe_swa#transformers.GraniteMoeSWAForCausalLM) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
- **logits** (`torch.Tensor` 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).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_logits=True` o cuando `config.output_router_logits=True`, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) -- Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven `None` aquí, aunque siguen devolviendo `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_router_logits=True` o cuando `config.output_router_logits=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa dispersa) de forma `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se asignan los tokens a los expertos.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  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.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + 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.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (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:

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

>>> model = GraniteMoeSWAForCausalLM.from_pretrained("ibm/PowerMoE-3b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm/PowerMoE-3b")

>>> 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."
```