# HyperCLOVA X

## Resumen

HyperCLOVA X SEED Think es el modelo de lenguaje de NAVER Cloud que combina el recorte (pruning) y la destilación de conocimiento con capacidades avanzadas de razonamiento. El modelo de 14B presenta una arquitectura basada en Transformer con Peri-Layer Normalization y Maximal Update Parameterization (μP), 14.74B de parámetros y una longitud de contexto de 32k. Admite el razonamiento en doble modo (think / non-think) y la invocación de funciones (function calling) mediante un formato basado en ChatML.

El modelo se entrenó con un pipeline de RL de múltiples etapas (SFT → RLVR → Longitud controlable → RLHF+RLVR conjunto) y logra un rendimiento sólido en benchmarks de idioma coreano y tareas de razonamiento.

HyperCLOVA X presenta un alto grado de similitud en la implementación con [Granite](./granite), con las siguientes modificaciones:

- **Parametrización de actualización máxima (MuP)**: utiliza factores de escalado por configuración (`attention_multiplier`, `residual_multiplier`, `embedding_multiplier`, `logits_scaling`) para permitir un entrenamiento estable entre diferentes tamaños de modelo. `head_dim` (por defecto, `hidden_size // num_attention_heads`) se utiliza para calcular el valor predeterminado de `attention_multiplier`.
- **Normalización Peri-Layer** (opcional): aplica una RMSNorm adicional después de la salida de cada subcapa cuando `use_post_norm=True`.

Este modelo fue aportado por [NAVER Cloud HyperCLOVA X Team](https://huggingface.co/naver-hyperclovax). El modelo original se encuentra en [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B).

## Uso

El modelo utiliza un formato basado en ChatML con tokens especiales `<|im_start|>`, `<|im_end|>`, `<|endofturn|>` y `<|stop|>`. El método `apply_chat_template` acepta los siguientes kwargs:

- `force_reasoning=True` — siempre piensa antes de responder
- `skip_reasoning=True` — responde siempre directamente (modo no pensar)
- Default (`None`) — el modelo decide en función del contexto

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

model_id = "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is the capital of South Korea?"},
]
# Pass force_reasoning=True to always think, or skip_reasoning=True to skip thinking.
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    # force_reasoning=True,
    # skip_reasoning=True,
).to(model.device)

output = model.generate(
    **model_inputs,
    tokenizer=tokenizer,
)
print(tokenizer.decode(output[0][model_inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
```

## HyperCLOVAXConfig[[transformers.HyperCLOVAXConfig]]

#### transformers.HyperCLOVAXConfig[[transformers.HyperCLOVAXConfig]]

```python
transformers.HyperCLOVAXConfig(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 = 0.0, mlp_bias: bool = False, embedding_multiplier: float | int = 1.0, logits_scaling: float | int = 1.0, residual_multiplier: float | int = 1.0, attention_multiplier: float | None = None, head_dim: int | None = None, use_post_norm: bool = True)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/configuration_hyperclovax.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.

mlp_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe usar un sesgo en las capas up_proj, down_proj y gate_proj de las capas MLP.

embedding_multiplier (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala aplicado a las salidas de los embeddings de tokens. Se utiliza en MuP para controlar la escala de las activaciones de los embeddings.

logits_scaling (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala **multiplicado** a los logits finales antes del cálculo de la pérdida o el muestreo. Se utiliza en MuP para garantizar una escala de salida coherente entre los distintos tamaños de modelo. Nota: a diferencia de [GraniteConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/granite#transformers.GraniteConfig), este es un multiplicador, no un divisor.

residual_multiplier (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1.0`) : Factor de escala aplicado a la salida de cada subcapa antes de sumarla al flujo residual. Se utiliza en la parametrización de actualización máxima (MuP) para estabilizar el entrenamiento entre diferentes tamaños de modelo.

attention_multiplier (`float`, *opcional*, valor predeterminado `head_dim ** -0.5`) : Factor de escala aplicado a los logits de atención antes del softmax, que reemplaza la escala estándar `1 / sqrt(head_dim)`. Se establece explícitamente para el entrenamiento basado en MuP; cuando es `None`, se usa el valor estándar.

head_dim (`int`, *opcional*) : La dimensión de la cabeza de atención. Si es None, se establecerá en hidden_size // num_attention_heads

use_post_norm (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se aplica una RMSNorm adicional después de la salida de cada subcapa (Peri-Layer Normalization).

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un HyperCLOVAXModel. Se utiliza para instanciar un modelo Hyperclovax según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B)

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 HyperCLOVAXModel, HyperCLOVAXConfig

>>> # Initializing a HyperCLOVAX style configuration
>>> configuration = HyperCLOVAXConfig()

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

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

#### validate_architecture[[transformers.HyperCLOVAXConfig.validate_architecture]]

```python
validate_architecture()
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/configuration_hyperclovax.py#L125)

Valida que `hidden_size` sea divisible por `num_attention_heads`.

## HyperCLOVAXModel[[transformers.HyperCLOVAXModel]]

#### transformers.HyperCLOVAXModel[[transformers.HyperCLOVAXModel]]

```python
transformers.HyperCLOVAXModel(config: HyperCLOVAXConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L356)

**Parámetros:**

config ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) : 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 Hyperclovax básico que genera estados ocultos sin ninguna cabeza específica 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.HyperCLOVAXModel.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/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L374)

**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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 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 ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) y las entradas.

El método forward de [HyperCLOVAXModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXModel) 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 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.

  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](/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.

## HyperCLOVAXForCausalLM[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM]]

#### transformers.HyperCLOVAXForCausalLM[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM]]

```python
transformers.HyperCLOVAXForCausalLM(config: HyperCLOVAXConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L434)

**Parámetros:**

config ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) : 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 Hyperclovax 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.HyperCLOVAXForCausalLM.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'>)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L449)

**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]`.

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`).

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:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 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 ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) y las entradas.

El método forward de [HyperCLOVAXForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXForCausalLM) 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).
- **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, HyperCLOVAXForCausalLM

>>> model = HyperCLOVAXForCausalLM.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")

>>> 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? Are you okay?" The man was confused and answered, "Yes." Then the woman asked.
```