## 概述

Kimi Linear 是 Moonshot AI 推出的一种混合线性注意力架构，详见 [Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture](https://huggingface.co/papers/2510.26692)。

其核心是 **Kimi Delta Attention (KDA)**，这是 [Gated DeltaNet](https://huggingface.co/papers/2412.06464) 的改进版本，它为每个键通道配备了独立的遗忘门，使得循环状态按通道而非按头进行衰减。KDA 用于大多数层；每第四层保留一个全注意力块，该块复用了 DeepSeek-V3 的 Multi-head Latent Attention (MLA)，前馈块则是带有共享专家的 DeepSeek-V3 风格 MoE。

该论文的摘要如下：

*我们推出了 Kimi Linear，这是一种混合线性注意力架构。在短上下文、长上下文以及强化学习（RL）扩展等多种场景的公平对比中，它首次全面超越了全注意力机制。其核心是 Kimi Delta Attention（KDA），一个具有更强表达能力的线性注意力模块，它通过引入更细粒度的门控机制对 Gated DeltaNet 进行了扩展。*

阅读建模代码时，有两点值得了解：

- **该模型为 NoPE。** 每个发布的检查点都设置了 `mla_use_nope=True`，因此任何位置都不会应用旋转嵌入：KDA 层通过其递归机制编码位置信息，而全注意力层则不添加位置编码。`qk_rope_head_dim` 切片在投影中仍然存在，只是从未被旋转。
- **层模式来自检查点。** `linear_attn_config` 以 1 为起始的索引列出 `kda_layers` / `full_attn_layers`；配置会将其转换为标准的 `layer_types` 列表。

该模型由 [Remi Ouazan](https://huggingface.co/ror) 贡献。原始代码可在[此处](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Linear)找到。

## 使用示例

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

messages = [{"role": "user", "content": "Tell me about the french revolution."}]
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=128)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]) :]

print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

KDA 层默认运行在纯 PyTorch 实现上。安装 [`kernels`](https://github.com/huggingface/kernels)（`pip install -U kernels`）并在 `from_pretrained` 中传入 `use_kernels=True`，即可使其调度到自定义内核，这对于长序列而言速度会快得多。

## 备注

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

## KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

#### transformers.KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

```python
transformers.KimiLinearConfig(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 = 163840, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, moe_intermediate_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 27, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, n_shared_experts: int = 1, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.446, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = None, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 1, topk_group: int | None = 1, num_experts_per_tok: int | None = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 163839, bos_token_id: int | None = 163584, eos_token_id: int | list[int] | None = 163586, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, num_local_experts: int = 256, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 32, linear_conv_kernel_dim: int = 4)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/configuration_kimi_linear.py#L30)

**参数：**

vocab_size (`int`，*可选*，默认值为 `163840`)：模型的词汇表大小。定义了 `input_ids` 可以表示的不同 token 数量。

hidden_size (`int`，*可选*，默认为 `2304`)：隐藏表示的维度。

intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `9216`)：MLP 表示的维度。

moe_intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `1024`)：路由专家 MLP 的中间层大小。

num_hidden_layers (`int`，*可选*，默认为 `27`)：Transformer 解码器中的隐藏层数。

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

num_key_value_heads (`int`, *可选*，默认为 `32`) : 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数量。如果 `num_key_value_heads=num_attention_heads`，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果 `num_key_value_heads=1`，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则将使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 [这篇论文](https://huggingface.co/papers/2305.13245)。如果未指定，则默认为 `num_attention_heads`。

n_shared_experts (`int`，*可选*，默认为 `1`)：共享专家的数量。

output_router_logits (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否由模型返回路由器 logits。启用此选项后，模型还将输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由器 z-loss。

routed_scaling_factor (`float`，*可选*，默认值为 `2.446`)：缩放因子或路由专家。

kv_lora_rank (`int`, *可选*, 默认为 `512`) : 用于键和值投影的 LoRA 矩阵的秩。

q_lora_rank (`int`, *可选*) : 查询投影的 LoRA 矩阵的秩。

qk_rope_head_dim (`int`，*可选*，默认为 `64`)：使用旋转位置嵌入的查询/键头的维度。

v_head_dim (`int`，*可选*，默认为 `128`)：值头的维度。

qk_nope_head_dim (`int`，*可选*，默认为 `128`)：未使用旋转位置嵌入的查询/键头的维度。

n_group (`int`，*可选*，默认为 8)：路由专家的组数。

topk_group (`int`, *可选*, 默认为 `1`) : 每个 token 选中的组数（对于每个 token，确保所选专家仅位于 `topk_group` 个组内）。

num_experts_per_tok (`int`，*可选*，默认为 `8`)：每个 token 路由到的专家数量。这是 token 选择路由的 top-k 值。

norm_topk_prob (`bool`, *可选*, 默认为 `True`) : 是否对路由专家的权重进行归一化。

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

max_position_embeddings (`int`，*可选*，默认值为 `1048576`)：该模型可能使用的最大序列长度。

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

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

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

pad_token_id (`int`，*可选*，默认为 `163839`)：词表中用于填充的 Token id。

bos_token_id (`int`，*可选*，默认为 `163584`)：词汇表中用于表示流开始的 Token id。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`，*可选*，默认为 `163586`)：词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 Token ID。

pretraining_tp (`int`，*可选*，默认为 `1`)：实验性功能。预训练期间使用的张量并行 rank。请参阅[此文档](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism)以了解更多相关信息。此值对于确保预训练结果的精确可复现性是必需的。请参阅[此 issue](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232)。

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

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

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

num_local_experts (`int`, *可选*, 默认为 `256`) : 每个设备上的本地专家数量。`num_experts` 应能被 `num_local_experts` 整除。

mlp_layer_types (`list[str]`, *可选*) : MLP 或 MoE 层的层类型列表。默认为 None。

layer_types (`list[str]`，*可选*)：一个列表，用于显式地将每个层索引与其层类型进行映射。如果未提供，将根据配置值自动生成。

linear_head_dim (`int`, *可选*) : 线性注意力层中每个头的维度。默认值为 128。

linear_num_heads (`int`, *可选*) : 线性注意力层的头数。默认为 32。

linear_conv_kernel_dim (`int`, *可选*，默认为 4)：应用于线性注意力层中查询、键和值的短卷积的卷积核大小。

这是用于存储 KimiLinearModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Kimi Linear 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

## KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

#### transformers.KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

```python
transformers.KimiLinearModel(config: KimiLinearConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L877)

**参数：**

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

未添加任何特定头部的裸 Kimi Linear Model，直接输出原始隐藏状态。

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

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

#### forward[[transformers.KimiLinearModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L889)

**参数：**

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

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

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

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

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

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

**返回：** `MoeModelOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)）和输入。

[KimiLinearModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearModel) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

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

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

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

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

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_router_probs=True` 且 `config.add_router_probs=True`，或当 `config.output_router_probs=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits（softmax 之后），这些术语用于计算混合专家模型的辅助损失。

## KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

#### transformers.KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

```python
transformers.KimiLinearForCausalLM(config: KimiLinearConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L952)

**参数：**

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

用于因果语言建模的 Kimi Linear 模型。

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

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

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

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L967)

**参数：**

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

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

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

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

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

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内，或为 -100（参见 `input_ids` 的文档字符串）。索引值设为 `-100` 的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内的 token 进行计算。

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

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

**返回：** `MoeCausalLMOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[KimiLinearConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)）和输入。

[KimiLinearForCausalLM](/docs/transformers/main/zh/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearForCausalLM) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

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

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。
- **aux_loss** (`torch.Tensor`，*可选*，当传入 `output_router_logits=True` 或 `config.output_router_logits=True`，且模型使用负载均衡损失训练其路由器时返回) -- 稀疏模块的负载均衡辅助损失。使用路由器偏差来平衡其专家的模型（DeepSeek-V3 及由其衍生的架构）在此处返回 `None`，但仍会返回 `router_logits`。
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_router_logits=True` 或 `config.output_router_logits=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每个稀疏层对应一个），形状为 `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。

  由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits。可用于计算负载均衡损失，或检查 token 如何被分发到各个专家。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

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

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

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

示例：

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

>>> model = KimiLinearForCausalLM.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-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."
```