# Mamba 2

[Mamba 2](https://huggingface.co/papers/2405.21060) didasarkan pada kerangka kerja dualitas ruang keadaan (SSD) yang menghubungkan model ruang keadaan terstruktur (SSM) dan varian perhatian. Ia menggunakan algoritma SSD yang lebih efisien, yaitu 2-8 kali lebih cepat daripada Mamba, serta memodifikasi arsitektur untuk memungkinkan paralelisme tensor dan struktur kepala perhatian nilai berkelompok (GVA).

Anda dapat menemukan semua checkpoint Mamba 2 asli di bawah organisasi [State Space Models](https://huggingface.co/state-spaces), tetapi contoh yang ditunjukkan di bawah ini menggunakan [mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1](https://huggingface.co/mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1) karena implementasi Hugging Face belum didukung untuk checkpoint asli.

Arsitektur berbasis Mamba 2 lainnya meliputi [Bamba](./bamba), [FalconH1](./falcon_h1), dan [Zamba2](./zamba2).

> [!TIP]
> Model ini disumbangkan oleh [ArthurZ](https://huggingface.co/ArthurZ). Klik pada model Mamba di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh penerapan Mamba pada berbagai tugas bahasa.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara menghasilkan teks dengan [Pipeline](/docs/transformers/main/id/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoModel), dan dari baris perintah.

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="text-generation",
    model="mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1",
    device=0
)
pipeline("Plants create energy through a process known as")
```

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1", device_map="auto")
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

Quantization mengurangi beban memori model besar dengan merepresentasikan bobot dalam presisi yang lebih rendah. Lihat ringkasan [Quantization](../quantization/overview) untuk backend quantization lain yang tersedia.

Contoh di bawah menggunakan [torchao](../quantization/torchao) untuk hanya mengkuantisasi bobot menjadi bilangan bulat 4-bit.

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

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1", quantization_config=quantization_config, device_map="auto")
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

## Catatan

- Codestral Mamba memiliki `groups=8` yang mirip dengan jumlah kv heads pada model berbasis attention.
- Codestral Mamba memiliki dua jalur forward yang berbeda, `torch_forward` atau `cuda_kernels_forward`, dan hasilnya diharapkan sedikit berbeda.
  - `torch_forward` tanpa kompilasi 3-4 kali lebih cepat daripada `cuda_kernels_forward`.
  - `cuda_kernels_forward` menggunakan kernel CUDA asli jika tersedia di lingkungan Anda. Proses ini lebih lambat saat prefill karena memerlukan "warmup run" akibat overhead CPU yang lebih tinggi (lihat [ini](https://github.com/state-spaces/mamba/issues/389#issuecomment-2171755306) [komentar](https://github.com/state-spaces/mamba/issues/355#issuecomment-2147597457) untuk detail lebih lanjut).

- Tidak ada positional embeddings dalam model ini, tetapi terdapat `attention_mask` dan logika spesifik untuk mem-mask hidden states di dua tempat dalam kasus batched generation (lihat [komentar](https://github.com/state-spaces/mamba/issues/66#issuecomment-1863563829) ini untuk detail lebih lanjut). Hal ini (dan penambahan kernel Mamba 2 yang diimplementasikan ulang) menyebabkan sedikit perbedaan antara batched dan cached generation.

- Algoritma SSM sangat bergantung pada kontraksi tensor, yang memiliki ekuivalen matmul tetapi urutan operasinya sedikit berbeda. Hal ini membuat perbedaannya lebih besar pada presisi yang lebih kecil.

- Padding hanya diuji dengan padding kiri. Padding kanan memperbarui cache dengan posisi pad dan memberikan hasil yang tidak dapat diandalkan. Atur `tokenizer.padding_side="left"` untuk generasi batch. Lihat [Sisi padding](../llm_tutorial#padding-side).

- Contoh di bawah ini menunjukkan cara melakukan fine-tuning Mamba 2 dengan [PEFT](https://huggingface.co/docs/peft).

```python
from datasets import load_dataset
from peft import LoraConfig
from trl import SFTConfig, SFTTrainer

model_id = "mistralai/Mamba-Codestral-7B-v0.1"
dataset = load_dataset("Abirate/english_quotes", split="train")
training_args = SFTConfig(dataset_text_field="quote", gradient_checkpointing=True, per_device_train_batch_size=4)
lora_config =  LoraConfig(target_modules=["x_proj", "embeddings", "in_proj", "out_proj"])
trainer = SFTTrainer(
    model=model_id,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
    peft_config=lora_config,
)
trainer.train()
```

## Mamba2Config[[transformers.Mamba2Config]]

#### transformers.Mamba2Config[[transformers.Mamba2Config]]

```python
transformers.Mamba2Config(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, num_heads: int = 128, head_dim: int = 64, vocab_size: int = 32768, hidden_size: int = 4096, state_size: int = 128, num_hidden_layers: int = 64, layer_norm_epsilon: float = 1e-05, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, expand: int = 2, conv_kernel: int = 4, n_groups: int = 8, use_bias: bool = False, use_conv_bias: bool = True, hidden_act: str = 'silu', initializer_range: float = 0.1, residual_in_fp32: bool = True, time_step_rank: str | int = 'auto', time_step_min: float = 0.001, time_step_max: float = 0.1, time_step_floor: float = 0.0001, time_step_limit: list[float] | tuple[float, ...] = (0.0, inf), rescale_prenorm_residual: bool = False, use_cache: bool = True, chunk_size: int = 256, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mamba2/configuration_mamba2.py#L26)

**Parameter:**

num_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `128`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `64`) : Dimensi kepala perhatian. Jika None, nilainya akan menjadi hidden_size // num_attention_heads

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `32768`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

state_size (`int`, *opsional*, defaultnya `128`) : Ukuran state SSM (dimensi state laten) di lapisan Mamba.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `64`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

layer_norm_epsilon (`float`, *opsional*, default 1e-05) : Epsilon yang digunakan pada lapisan normalisasi lapisan.

pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `0`) : Token id yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `2`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

expand (`int`, *opsional*, defaultnya 2) : Faktor ekspansi yang digunakan untuk menentukan ukuran antara.

conv_kernel (`int`, *opsional*, defaultnya `4`) : Ukuran kernel konvolusional.

n_groups (`int`, *opsional*, defaultnya 8) : Jumlah grup untuk matriks evolusi dari mamba 2.

use_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias pada ["in_proj", "out_proj"] dari blok mixer

use_conv_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan konvolusi dari blok mixer.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.1`) : Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

residual_in_fp32 (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah residual harus dalam `float32` atau tidak. Jika diatur ke `False`, residual akan mempertahankan `dtype` yang sama dengan bagian lain dari model

time_step_rank (`Union[str, int]`, *opsional*, defaultnya `auto`) : Rank dari proyeksi delta (time step). Bisa berupa `"auto"` untuk menyetelnya secara otomatis.

time_step_min (`float`, *opsional*, default `0.001`) : `time_step` minimum yang digunakan untuk membatasi `dt_proj.bias`.

time_step_max (`float`, *opsional*, default `0.1`) : `time_step` maksimum yang digunakan untuk membatasi `dt_proj.bias`.

time_step_floor (`float`, *opsional*, default `0.0001`) : Nilai minimum yang diizinkan untuk delta langkah waktu diskret setelah aktivasi softplus.

time_step_limit (`Union[list[float], tuple[float, ...]]`, *opsional*, defaultnya `(0.0, inf)`) : Rentang nilai time step yang diterima untuk clamping.

rescale_prenorm_residual (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang bobot `out_proj` saat inisialisasi.

use_cache (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika `config.is_decoder=True` atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

chunk_size (`int`, *opsional*, default 256) : Ukuran chunk yang akan membentuk urutan.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Mamba2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Mamba2 sesuai dengan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [state-spaces/mamba2-2.8b](https://huggingface.co/state-spaces/mamba2-2.8b)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import Mamba2Config, Mamba2Model

>>> # Initializing a Mamba2 configuration
>>> configuration = Mamba2Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = Mamba2Model(configuration)

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

## Mamba2Model[[transformers.Mamba2Model]]

#### transformers.Mamba2Model[[transformers.Mamba2Model]]

```python
transformers.Mamba2Model(config: Mamba2Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mamba2/modeling_mamba2.py#L736)

**Parameter:**

config ([Mamba2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2Config)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Mamba2 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.Mamba2Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, cache_params: transformers.cache_utils.Cache | None = None, use_cache: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mamba2/modeling_mamba2.py#L761)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

inputs_embeds (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

cache_params (`Cache`, *opsional*) : Jika diteruskan, model menggunakan keadaan sebelumnya di semua blok (yang akan memberikan output untuk `input_ids` yang diberikan seolah-olah model menambahkan `state_input_ids + input_ids` sebagai konteks).

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, `cache_params` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk dengan cepat menghasilkan logits berikutnya.

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

**Mengembalikan:** `Mamba2Output` atau `tuple(torch.Tensor)`

Sebuah `Mamba2Output` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Mamba2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2Config)) dan input.

Metode forward dari [Mamba2Model](/docs/transformers/main/id/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2Model) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran dari lapisan terakhir model.
- **cache_params** (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) -- Status model pada langkah waktu terakhir. Dapat digunakan dalam metode forward dengan `input_ids` berikutnya untuk menghindari penyediaan `input_ids` lama.

  Termasuk matriks state model State space setelah selective scan, dan state Konvolusional
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` dilewatkan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

## Mamba2LMHeadModel[[transformers.Mamba2ForCausalLM]]

#### transformers.Mamba2ForCausalLM[[transformers.Mamba2ForCausalLM]]

```python
transformers.Mamba2ForCausalLM(config: Mamba2Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mamba2/modeling_mamba2.py#L839)

**Parameter:**

config ([Mamba2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2Config)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Transformer model MAMBA2 dengan kepala pemodelan bahasa di atasnya (lapisan linear dengan bobot yang tidak terikat ke embedding input).

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.Mamba2ForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, cache_params: transformers.cache_utils.Cache | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, use_cache: bool | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mamba2/modeling_mamba2.py#L880)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

cache_params (`Cache`, *opsional*) : Jika diteruskan, model menggunakan keadaan sebelumnya di semua blok (yang akan memberikan output untuk `input_ids` yang diberikan seolah-olah model menambahkan `state_input_ids + input_ids` sebagai konteks).

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk pemodelan bahasa. Perhatikan bahwa label **digeser** di dalam model, yaitu Anda dapat mengatur `labels = input_ids` Indeks dipilih dalam `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` Semua label yang diatur ke `-100` diabaikan (dipertahankan), kerugian hanya dihitung untuk label dalam `[0, ..., config.vocab_size]`

output_hidden_states (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat `hidden_states` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.

return_dict (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan [ModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, `cache_params` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk dengan cepat menghasilkan logits berikutnya.

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

**Mengembalikan:** `Mamba2CausalLMOutput` atau `tuple(torch.Tensor)`

Sebuah `Mamba2CausalLMOutput` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Mamba2Config](/docs/transformers/main/id/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2Config)) dan input.

Metode forward dari [Mamba2ForCausalLM](/docs/transformers/main/id/model_doc/mamba2#transformers.Mamba2ForCausalLM) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **cache_params** (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) -- Status model pada langkah waktu terakhir. Dapat digunakan dalam metode forward dengan `input_ids` berikutnya untuk menghindari penyediaan `input_ids` lama.

  Termasuk matriks state model State space setelah selective scan, dan state Konvolusional
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` dilewatkan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

Contoh:

```python
```