# FalconH1

## Aperçu

Le modèle [FalconH1](https://huggingface.co/blog/tiiuae/falcon-h1) a été développé par l'équipe de pré-entraînement de TII. Un article de recherche complet couvrant l'architecture, la dynamique de pré-entraînement, les résultats expérimentaux et les conclusions est à venir. Vous pouvez en savoir plus sur cette série sur [ce site web](https://github.com/tiiuae/Falcon-H1).

## Contributeurs

Ce modèle a été contribué par [DhiyaEddine](https://huggingface.co/DhiyaEddine), [ybelkada](https://huggingface.co/ybelkada), [JingweiZuo](https://huggingface.co/JingweiZuo), [IlyasChahed](https://huggingface.co/IChahed) et [MaksimVelikanov](https://huggingface.co/yellowvm). Le code d'origine est disponible [ici](https://github.com/tiiuae/Falcon-H1).

## Notes

- Utilisez le padding à gauche pour la génération par lots. Voir [Padding side](../llm_tutorial#padding-side).

## FalconH1Config[[transformers.FalconH1Config]]

| Modèle     | Profondeur | Dim  | Têtes d'attention | KV | Têtes Mamba | d_head       | d_state | Longueur du contexte        |
|-----------|--------|------|------------|----|--------------|--------------|------|-----------------|
| H1 0.5B   | 36     | 1024 | 8          | 2  | 24           | 64 / 64      | 128  | 4K, 16K-SFT     |
| H1 1.5B   | 24     | 2048 | 8          | 2  | 48           | 128 / 64     | 256  | 128K            |
| H1 1.5B-d | 66     | 1280 | 6          | 2  | 24           | 128 / 64     | 256  | 128K            |
| H1 3B     | 32     | 2560 | 10         | 2  | 32           | 128 / 128    | 256  | 128K            |
| H1 7B     | 44     | 3072 | 12         | 2  | 24           | 128 / 128    | 256  | 256K            |
| H1 34B    | 72     | 5120 | 20         | 4  | 32           | 128 / 128    | 256  | 256K            |

#### transformers.FalconH1Config[[transformers.FalconH1Config]]

```python
transformers.FalconH1Config(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 | None = 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 = 8192, attention_dropout: float | int | None = 0.0, mamba_d_ssm: int | None = 1024, 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, mamba_norm_before_gate: bool | None = True, mamba_rms_norm: bool | None = False, time_step_limit: list[float, float] | tuple[float, float] | None = (0.0, inf), projectors_bias: bool | None = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, lm_head_multiplier: float | None = 1.0, embedding_multiplier: float | None = 1.0, mlp_multipliers: list[float] | None = None, key_multiplier: float | None = 1.0, attention_out_multiplier: float | None = 1.0, attention_in_multiplier: float | None = 1.0, ssm_multipliers: list[float] | None = None, ssm_in_multiplier: float | None = 1.0, ssm_out_multiplier: float | None = 1.0, attention_bias: bool = False, mlp_bias: bool = False)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/falcon_h1/configuration_falcon_h1.py#L25)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128000`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`.

tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du modèle.

hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4096`) : Dimension des représentations cachées.

intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `14336`) : Dimension des représentations MLP.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.

num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8`) : C'est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA) ; si `num_key_value_heads=1`, il utilisera l'attention Multi Query (MQA) ; sinon, c'est la GQA qui est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes vers un checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine appartenant à ce groupe. Pour plus de détails, consultez [cet article](https://huggingface.co/papers/2305.13245). S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `silu`) : La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids.

rms_norm_eps (`float`, *facultatif*, par défaut `1e-05`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.

use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement.

num_logits_to_keep (`int` ou `None`, *facultatif*, par défaut 1) : Nombre de logits de l'invite à calculer pendant la génération. Si `None`, tous les logits seront calculés. Si une valeur entière est fournie, seuls les `num_logits_to_keep` derniers logits seront calculés. La valeur par défaut est 1, car seuls les logits du dernier jeton de l'invite sont nécessaires pour la génération. Pour les séquences longues, les logits de la séquence entière peuvent consommer beaucoup de mémoire ; définir `num_logits_to_keep=1` réduit donc considérablement l'empreinte mémoire.

pad_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.

bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.

max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8192`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.

mamba_d_ssm (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1024`) : Taille de l'état interne du SSM (modèle d'espace d'état) dans les couches Mamba de FalconH1.

mamba_n_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : Le nombre de têtes mamba utilisées dans l'implémentation v2.

mamba_d_head (`Union[str, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `auto`) : Taille de la dimension des embeddings de la tête

mamba_n_groups (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Le nombre de groupes mamba utilisés dans l'implémentation v2.

mamba_d_state (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `256`) : Taille de l'état SSM (dimension de l'état latent) dans les couches Mamba.

mamba_d_conv (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4`) : La taille du noyau de convolution mamba

mamba_expand (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : Facteur d'expansion (par rapport à hidden_size) utilisé pour déterminer la taille intermédiaire de mamba

mamba_chunk_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `256`) : Les morceaux dans lesquels découper la séquence lors du préremplissage/de l'entraînement

mamba_conv_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le biais doit être utilisé dans la couche de convolution du bloc mamba mixer.

mamba_proj_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les projections d'entrée et de sortie (["in_proj", "out_proj"]) du bloc mamba mixer

mamba_norm_before_gate (`bool`, *facultatif*, par défaut `True`) : Indique s'il faut appliquer une normalisation avant le mécanisme de gating dans le mélangeur Mamba.

mamba_rms_norm (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser la normalisation RMS dans les couches Mamba (par opposition à la LayerNorm standard).

time_step_limit (`Union[list[float, float], tuple[float, float]]`, *facultatif*, par défaut `(0.0, inf)`) : Plage de valeurs d'étapes de temps acceptée pour le clampage.

projectors_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les projections d'entrée et de sortie (["in_proj", "out_proj"]) du bloc d'attention

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *facultatif*) : Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs.

lm_head_multiplier (`float`, *facultatif*, par défaut 1.0) : Le multiplicateur pour la tête LM. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de la tête LM.

embedding_multiplier (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 1.0) : Le multiplicateur de la couche d'incorporation. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de la couche d'incorporation.

mlp_multipliers (`list[float]`, *facultatif*) : Les multiplicateurs des couches MLP. Cette valeur est utilisée pour mettre à l'échelle la sortie des couches MLP. La première valeur est le multiplicateur de la couche gate, la deuxième valeur est le multiplicateur de la couche down_proj.

key_multiplier (`float`, *facultatif*) : Le multiplicateur de la couche clé. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de la couche clé.

attention_out_multiplier (`float`, *facultatif*) : Le multiplicateur de la couche de sortie de l'attention. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de l'attention

attention_in_multiplier (`float`, *facultatif*) : Le multiplicateur de la couche d'entrée de l'attention. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de la couche d'entrée de l'attention.

ssm_multipliers (`list[float]`, *facultatif*) : Les multiplicateurs pour les couches SSM. Cela est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie des couches SSM.

ssm_in_multiplier (`float`, *facultatif*) : Le multiplicateur de la couche d'entrée SSM. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de la couche d'entrée SSM.

ssm_out_multiplier (`float`, *facultatif*) : Le multiplicateur de la couche de sortie SSM. Il est utilisé pour mettre à l'échelle la sortie de la couche de sortie SSM.

attention_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection de requête, de clé, de valeur et de sortie lors de l'auto-attention.

mlp_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches up_proj, down_proj et gate_proj des couches MLP.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un FalconH1Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Falcon H1 en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [tiiuae/Falcon-H1-1.5B-Deep-Instruct](https://huggingface.co/tiiuae/Falcon-H1-1.5B-Deep-Instruct)

Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations.

## FalconH1ForCausalLM[[transformers.FalconH1ForCausalLM]]

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tiiuae/Falcon-H1-7B-Instruct", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tiiuae/Falcon-H1-7B-Instruct")

message = ["Mamba is a snake with following properties  "]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False).to(model.device)
response = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])
```

#### transformers.FalconH1ForCausalLM[[transformers.FalconH1ForCausalLM]]

```python
transformers.FalconH1ForCausalLM(config: FalconH1Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/falcon_h1/modeling_falcon_h1.py#L1112)

**Paramètres :**

config ([FalconH1Config](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Falcon H1 pour la modélisation de langage causale.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.FalconH1ForCausalLM.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)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/falcon_h1/modeling_falcon_h1.py#L1127)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée.  Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage causale. Les indices doivent être dans `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans `[0, ..., config.vocab_size]`. Les étiquettes sont **décalées en interne** de sorte que `labels[..., 1:]` sont utilisés pour prédire `logits[..., :-1, :]`. Transmettez des étiquettes non décalées correspondant à `input_ids` (c'est-à-dire `labels = input_ids`). Ne **décalez pas** vous-même les étiquettes avant de les transmettre. Si les étiquettes sont déjà décalées (par exemple avec le parallélisme de séquence), transmettez-les en tant qu'argument mot-clé `shift_labels` et elles seront utilisées telles quelles. Il faut toujours transmettre `labels` pour que la perte soit calculée.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Si c'est un `int`, calcule les logits pour les `logits_to_keep` derniers jetons. Si c'est `0`, calcule les logits pour tous les `input_ids` (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut faire économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un `torch.Tensor`, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. C'est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

**Retourne :** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([FalconH1Config](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1Config)) et les entrées.

La méthode forward de [FalconH1ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1ForCausalLM) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, FalconH1ForCausalLM

>>> model = FalconH1ForCausalLM.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."
```

Cette implémentation HF est proposée par [younesbelkada](https://github.com/younesbelkada) et [DhiaEddineRhaiem](https://github.com/dhiaEddineRhaiem).