# LFM2

## Resumen

[LFM2](https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models) representa una nueva generación de Liquid Foundation Models desarrollados por Liquid AI, diseñados específicamente para la IA en el borde y la implementación en el dispositivo.

Los modelos están disponibles en cuatro tamaños (350M, 700M, 1.2B y 2.6B parámetros) y están diseñados para ejecutarse de manera eficiente en hardware CPU, GPU y NPU, lo que los hace especialmente adecuados para aplicaciones que requieren baja latencia, operación sin conexión y privacidad.

## Arquitectura

La arquitectura consiste en bloques de convoluciones cortas con compuertas y bloques de atención de consulta agrupada con normalización de capa QK. Este diseño se deriva del concepto de sistemas dinámicos, donde las operaciones lineales se modulan mediante compuertas dependientes de la entrada. Las convoluciones cortas están particularmente optimizadas para las CPU de SoC embebidos, lo que las hace ideales para dispositivos que requieren inferencia local rápida sin depender de la conectividad a la nube.

LFM2 fue diseñado para maximizar la calidad bajo restricciones estrictas de velocidad y memoria. Esto se logró mediante una búsqueda sistemática de arquitecturas para optimizar los modelos para el rendimiento en el mundo real en hardware embebido, midiendo el uso real de memoria pico y la velocidad de inferencia en procesadores Qualcomm Snapdragon. Esto da como resultado modelos que logran un rendimiento de decodificación y prellenado 2 veces más rápido en comparación con modelos de tamaño similar, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento superior en las pruebas de referencia en tareas de conocimiento, matemáticas, seguimiento de instrucciones y multilingües.

## Ejemplo

El siguiente ejemplo muestra cómo generar una respuesta usando la clase `AutoModelForCausalLM`.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load model and tokenizer
model_id = "LiquidAI/LFM2-1.2B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    dtype="bfloat16",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Generate answer
prompt = "What is C. elegans?"
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tokenize=True,
)

output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    min_p=0.15,
    repetition_penalty=1.05,
    max_new_tokens=512,
)

print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False))
```

## Notas

- Use padding izquierdo para la generación por lotes. Consulte [Lado de relleno](../llm_tutorial#padding-side).

## Lfm2Config[[transformers.Lfm2Config]]

#### transformers.Lfm2Config[[transformers.Lfm2Config]]

```python
transformers.Lfm2Config(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 = 65536, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 12288, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 8, max_position_embeddings: int = 128000, initializer_range: float = 0.02, norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, conv_bias: bool = False, conv_L_cache: int = 3, block_multiple_of: int = 256, block_ffn_dim_multiplier: float | int = 1.0, block_auto_adjust_ff_dim: bool = True, full_attn_idxs: list[int] | None = None, layer_types: list[str] | None = None)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lfm2/configuration_lfm2.py#L25)

**Parámetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `65536`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2560`) : Dimensión de las representaciones ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12288`) : Dimensión de las representaciones del 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*, valor predeterminado `8`) : Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si `num_key_value_heads=1`, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head a un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promediado (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`.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128000`) : 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.

norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-05`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización de capas.

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*, valor predeterminado `0`) : 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 `True`) : Indica 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.

conv_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se usa sesgo en las capas conv.

conv_L_cache (`int`, *opcional*, valor predeterminado 3) : dimensión de L_cache en las capas conv.

block_multiple_of (`int`, *opcional*, valor predeterminado 256) : Multiplicador para `intermediate_size`.

block_ffn_dim_multiplier (`float`, *opcional*, valor predeterminado 1.0) : Multiplicador para `intermediate_size`.

block_auto_adjust_ff_dim (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe ajustar la dimensión de `intermediate_size`.

full_attn_idxs (`Optional`, *optional*) : Índice de las capas que utilizan atención.

layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Una lista que mapea explícitamente cada índice de capa con su tipo de capa. Si no se proporciona, se generará automáticamente en función de los valores de la configuración.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Lfm2Model. Se utiliza para instanciar un modelo Lfm2 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [LiquidAI/LFM2-1.2B](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-1.2B)

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 Lfm2Model, Lfm2Config

>>> # Initializing a LFM2 model
>>> configuration = Lfm2Config()

>>> # Initializing a model from the LFM2-1.2B style configuration
>>> model = Lfm2Model(configuration)

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

## Lfm2Model[[transformers.Lfm2Model]]

#### transformers.Lfm2Model[[transformers.Lfm2Model]]

```python
transformers.Lfm2Model(config: Lfm2Config)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lfm2/modeling_lfm2.py#L449)

**Parámetros:**

config ([Lfm2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) : 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 Lfm2 sin procesar, que genera estados ocultos crudos 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.Lfm2Model.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/lfm2/modeling_lfm2.py#L466)

**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 ([Lfm2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) y las entradas.

El método forward de [Lfm2Model](/docs/transformers/main/es/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Model) 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.

  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.

## Lfm2ForCausalLM[[transformers.Lfm2ForCausalLM]]

#### transformers.Lfm2ForCausalLM[[transformers.Lfm2ForCausalLM]]

```python
transformers.Lfm2ForCausalLM(config: Lfm2Config)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lfm2/modeling_lfm2.py#L529)

**Parámetros:**

config ([Lfm2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) : 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 Lfm2 para 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.Lfm2ForCausalLM.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/lfm2/modeling_lfm2.py#L544)

**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 del modelado de lenguaje causal. Los índices deben estar en `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (ver la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices establecidos en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`. Las etiquetas se **desplazan internamente** para que `labels[..., 1:]` se utilicen para predecir `logits[..., :-1, :]`. Pase etiquetas sin desplazar que coincidan con `input_ids` (es decir, `labels = input_ids`). No **desplace** usted mismo las etiquetas antes de pasarlas. Si las etiquetas ya están desplazadas (por ejemplo, con paralelismo de secuencia), páselas como el argumento de palabra clave `shift_labels` y se usarán tal cual. Todavía debe pasar `labels` para que se calcule la pérdida.

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 ([Lfm2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2Config)) y las entradas.

El método forward de [Lfm2ForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/lfm2#transformers.Lfm2ForCausalLM) 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, Lfm2ForCausalLM

>>> model = Lfm2ForCausalLM.from_pretrained("meta-lfm2/Lfm2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-lfm2/Lfm2-2-7b-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."
```