Transformers documentation
MiMo-V2-Flash
このモデルは2026年6月30日にHugging Face Transformersに貢献されました。
MiMo-V2-Flash
概要
MiMo-V2-Flash は、Xiaomi MiMo チームが開発した Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルです。長文脈モデリングの能力と推論効率の間に新たなバランスを確立することを目的として設計されており、複雑な推論やエージェント型タスクでの高いパフォーマンスを発揮するように構築されています。27T トークンでネイティブ 32k シーケンス長を前提として学習された MiMo-V2-Flash は、標準的なグローバルアテンションモデルと比較して KV キャッシュのストレージを大幅に削減しながら、拡張された 256K コンテキストウィンドウ をシームレスにサポートします。
主な機能
- ハイブリッドアテンションアーキテクチャ: 5:1の比率でスライディングウィンドウアテンション（SWA）とグローバルアテンション（GA）を交互に配置し、128トークンのアグレッシブなウィンドウを使用します。このアプローチにより、KVキャッシュのストレージを約6分の1に削減しつつ、学習可能なアテンションシンクバイアスを用いて長文脈における優れたパフォーマンスを維持します。
- エージェント機能: 後学習段階におけるマルチティーチャー・オンポリシー蒸留（MOPD）と大規模エージェントRLにより強化され、このモデルは優れたツール使用能力と、SWE-Benchなどのベンチマークにおける卓越したパフォーマンスを示します。
- 推論効率: FP8混合精度で事前学習されており、実用的なデプロイメントや最新のアクセラレーターに対して高度に最適化されています。
詳細については、技術レポートおよび公式リポジトリを参照してください。
このモデルは casinca によって提供されました。
使用例
テキスト生成
以下の例では、PipelineまたはAutoModelForCausalLMクラスを使用してテキストを生成する方法を示しています。
import torch
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash",
)
pipe("Explain why sparse MoE models can be efficient at inference.")import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash",
device_map="auto",
)
input_ids = tokenizer("Explain why sparse MoE models can be efficient at inference.", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))チャットテンプレートの生成
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are MiMo, a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Write a short summary of MiMo-V2-Flash."},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=128)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)MiMoV2FlashConfig
クラス transformers.MiMoV2FlashConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 152576hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 16384num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0moe_intermediate_size: int = 2048num_experts_per_tok: int = 8output_router_logits: bool = Falsen_routed_experts: int = 256routed_scaling_factor: float | None = 1.0n_group: int = 1topk_group: int = 1norm_topk_prob: bool = Truebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonehead_dim: int = 192v_head_dim: int = 128sliding_window: int = 129layer_types: list[str] | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_value_scale: float | None = 0.707 )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは152576) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは4096) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは16384) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは48) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは64) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - num_key_value_heads (
int、任意、デフォルトは4) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA のチェックポイントに変換する際は、各グループの key と value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - hidden_act (
str、任意、デフォルトはsilu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは131072) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルト値は1e-05) — RMS正規化レイヤーで使用するepsilonです。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 省略可) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合にスケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - moe_intermediate_size (
int、任意、デフォルトは2048) — ルーティングされたエキスパートのMLPの中間サイズ。 - num_experts_per_tok (
int、任意、デフォルトは8) — 各トークンをルーティングするエキスパートの数です。これは、トークン選択ルーティングにおける top-k の値です。 - output_router_logits (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルがルーターのロジツを返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルは補助損失（ロードバランシング損失とルーターのz損失を含む）を出力できるようになります。 - n_routed_experts (
int、任意、デフォルトは256) — ルーティング対象のエクスパートの数です。 - routed_scaling_factor (
float、任意、デフォルトは1.0) — ルーティングされたエキスパートのスケール係数。 - n_group (
int、任意、デフォルトは 1) — グループベースの top-k ルーティングにおけるエキスパートグループの数。 - topk_group (
int、任意、デフォルト値は 1) — グループベースの top-k ルーティングにおいて、トークンごとに選択されるグループの数。 - norm_topk_prob (
bool、任意、デフォルトはTrue) — ルーティングされたエキスパートの重みを正規化するかどうかを指定します。 - bos_token_id (
int、任意、デフォルトは1) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 省略可) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。 - pad_token_id (
int, 任意) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - head_dim (
int、任意、デフォルトは 192) — クエリとキーのヘッドの次元数。 - v_head_dim (
int、任意、デフォルトは 128)— バリューヘッドの次元です（MiMo は (qk) ヘッドの次元より小さい v ヘッドの次元を使用するため、特別なケースです）。 - sliding_window (
int、任意、デフォルトは129) — スライディングウィンドウアテンションのウィンドウサイズ。Noneの場合、スライディングウィンドウは適用されません。 - layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。 - mlp_layer_types (
list、任意) — 各層の MLP パターン（"dense"または"sparse"）。デフォルトでは、最初の 1 層が dense、残りは sparse になります。 - attention_value_scale (
float、任意、デフォルトは 0.707（sqrt(hidden_size / (num_attention_heads * v_head_dim))の小数近似値））: アテンション値を再スケーリングするために適用される定数倍率。
これは MiMoV2FlashModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Mimo V2 Flash モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
MiMoV2FlashModel
class transformers.MiMoV2FlashModel
< source >( config: MiMoV2FlashConfig )
パラメータ
- config (MiMoV2FlashConfig) — モデルのすべてのパラメータを含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連付けられた重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
裸のMimo V2 Flash Modelは、特定のヘッドを上に載せずに生のhidden-statesを出力します。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
MoeModelOutputWithPast または tuple(torch.Tensor)
MoeModelOutputWithPast または、torch.Tensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（MiMoV2FlashConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
MiMoV2FlashModel の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
router_logits (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_router_probs=Trueとconfig.add_router_probs=Trueが渡された場合、またはconfig.output_router_probs=Trueの場合に返されます) — 各層に対応するtorch.Tensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 適用後）であり、Mixture of Experts モデルの補助損失を計算するためにこれらの用語が使用されます。
MiMoV2FlashForCausalLM
クラス transformers.MiMoV2FlashForCausalLM
< source >( config: MiMoV2FlashConfig )
パラメータ
- config (MiMoV2FlashConfig) — モデルのすべてのパラメータを含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連付けられた重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用のMimo V2 Flashモデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor形状(batch_size, sequence_length), 任意) — 因果言語モデリングの損失を計算するためのラベル。インデックスは[-100, 0, ..., config.vocab_size](参照input_idsのドキュメント文字列を参照)。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失はラベルが[0, ..., config.vocab_size].ラベルは内部でシフトされるため、
labels[..., 1:]を使用してlogits[..., :-1, :]を予測します。input_idsと一致するシフトされていないラベル（つまりlabels = input_ids）を渡してください。ラベルを渡す前に、ご自身でシフトしないでください。ラベルがすでにシフトされている場合（シーケンス並列化など）、
shift_labelsキーワード引数として渡すと、そのまま使用されます。損失を計算するには、labelsも引き続き渡す必要があります。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
MoeCausalLMOutputWithPast または tuple(torch.Tensor)
MoeCausalLMOutputWithPast、またはtorch.Tensorのタプル（return_dict=Falseが渡された場合、またはconfig.return_dict=Falseの場合）。設定（MiMoV2FlashConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
MiMoV2FlashForCausalLM の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.Tensor、形状(1,)、任意、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。logits (
torch.Tensor、形状(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。aux_loss (
torch.Tensor、任意、output_router_logits=Trueが渡された場合、またはconfig.output_router_logits=Trueかつモデルがロードバランシング損失でルーターを学習する場合に返されます) — スパースモジュールのロードバランシング補助損失。ルーターバイアスでエキスパートをバランスさせるモデル（DeepSeek-V3 とそこから派生したアーキテクチャ）は、router_logitsを返しながらも、ここではNoneを返します。router_logits (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_router_logits=Trueが渡された場合またはconfig.output_router_logits=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（スパース層ごとに1つ）、形状は(batch_size * sequence_length, num_experts)。MoEルーターによって計算される生のルーターロジットです。ロードバランシング損失の計算や、トークンがどのようにエキスパートにディスパッチされるかの確認に使用できます。
past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.Tensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます) —torch.Tensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, MiMoV2FlashForCausalLM
>>> model = MiMoV2FlashForCausalLM.from_pretrained("meta-mimo_v2_flash/MiMoV2Flash-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-mimo_v2_flash/MiMoV2Flash-2-7b-hf")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."