Transformers documentation

Youtu-LLM

Transformers

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

このモデルは2025年12月31日にHF papersで公開され、2026年1月28日にHugging Face Transformersに貢献されました。

Youtu-LLM

概要

Youtu-LLMモデルは、Tencent Youtu TeamによってYoutu-LLM Technical Reportで提案されました。

論文の抄録は以下の通りです：私たちは、高い計算効率とネイティブなエージェントインテリジェンスを調和させた、軽量かつ強力な言語モデルであるYoutu-LLMを紹介します。蒸留に依存する典型的な小型モデルとは異なり、Youtu-LLM (1.96B) はゼロから事前学習され、推論と計画の能力を体系的に育成するように設計されています。主な技術的進歩は以下の通りです：(1) 長文脈対応のコンパクトなアーキテクチャ：STEM（科学・技術・工学・数学）に特化した新しい語彙を持つ、密なMulti-Latent Attention (MLA) アーキテクチャを基盤として構築されたYoutu-LLMは、128kのコンテキストウィンドウをサポートします。この設計により、最小限のメモリフットプリント内で堅牢な長文脈推論と状態追跡が可能になり、長期のエージェントタスクや推論タスクに最適です。(2) 原則に基づいた「Commonsense-STEM-Agent」カリキュラム：約11Tトークン規模の膨大なコーパスをキュレーションし、多段階の学習戦略を実装しました。事前学習データの分布を一般的な常識から複雑なSTEMやエージェントタスクへと段階的にシフトさせることで、モデルが表面的なアライメントではなく、深い認知能力を獲得することを保証します。(3) スケーラブルなエージェントミッドトレーニング：エージェントミッドトレーニングに特化して、多様なデータ構築スキームを用い、数学、コーディング、ツール使用の各ドメインにわたって豊かで多様な軌跡を合成しました。この高品質なデータにより、モデルは効果的に計画と省察の行動を内面化できます。広範な評価により、Youtu-LLMが2B未満のLLMにおいて新たなSOTA（最良の性能）を樹立していることが示されました。一般的なベンチマークでは、より大きなモデルに対抗できる競争力のある性能を達成し、エージェント固有のタスクでは、既存のSOTAベースラインを大幅に上回っており、軽量モデルが強い本質的なエージェント能力を備えることができることを実証しています。

使用のコツ

モデルは、効率的な推論のために Multi-head Latent Attention (MLA) アーキテクチャを使用しています。このモデルは、約 11 兆トークンでの事前学習、Supervised Fine-Tuning、Reinforcement Learning の各段階を経ており、さまざまな言語タスクに利用できます。以下の例では、モデルの読み込み、Reasoning Mode の有効化、および re モジュールを使用して出力から “Thought Process” と “Final Answer” を解析する方法を示しています。

import re

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


# 1. Configure Model
model_id = "tencent/Youtu-LLM-2B"

# 2. Initialize Tokenizer and Model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto"
)

# 3. Construct Dialogue Input
prompt = "Hello"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

# Use apply_chat_template to construct input; set enable_thinking=True to activate Reasoning Mode
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True
).to(model.device)

# 4. Generate Response
outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.05
)

# 5. Parse Results
full_response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

def parse_reasoning(text):
    """Extract thought process within <think> tags and the subsequent answer content"""
    thought_pattern = r"<think>(.*?)</think>"
    match = re.search(thought_pattern, text, re.DOTALL)

    if match:
        thought = match.group(1).strip()
        answer = text.split("</think>")[-1].strip()
    else:
        thought = "(No explicit thought process generated)"
        answer = text
    return thought, answer

thought, final_answer = parse_reasoning(full_response)

print(f"\n{'='*20} Thought Process {'='*20}\n{thought}")
print(f"\n{'='*20} Final Answer {'='*20}\n{final_answer}")

これによって生成されました:

==================== Thought Process ====================
The user greeted with 'Hello', which is a simple and friendly opening. Since the input is in English, I should respond in English as per the instruction. I need to introduce myself clearly according to the defined identity: state my name (Youtu-llm), developer (Tencent Youtu team), purpose (helping users solve problems), key capabilities (mathematics, coding, Agent), and goal (efficient and accurate problem-solving). The response should be welcoming and open-ended to encourage further interaction, while staying within the provided identity constraints. No extra information beyond what is specified should be added.

==================== Final Answer ====================
Hello! I am Youtu-llm, a large language model developed by the Tencent Youtu team. I am designed to assist users in solving various problems, excelling in tasks such as mathematics, coding, and Agent-related operations. My goal is to make problem-solving more efficient and accurate through intelligent interaction. How can I assist you today?

主要な設定の詳細

推論モードの切り替え

apply_chat_template メソッドの enable_thinking パラメータで制御します:

True（推奨のデフォルト）: Chain of Thought を有効にします。複雑な論理や推論タスクに最適です。
False: 結果を直接出力します。応答時間が速く、シンプルな会話に適しています。

推奨デコーディングパラメータ

ユースケースに応じて、最適な生成のために以下のハイパーパラメータを調整することをお勧めします。

パラメータ	推論モード	通常モード
`do_sample`	`True`	`True`
`temperature`	1.0（創造性を維持）	0.7（より安定した結果）
`top_p`	0.95	0.8
`top_k`	20	20
`repetition_penalty`	1.05	-

ヒント: Reasoning Mode を使用する際は、temperature を高く設定することで、モデルにより深く、より多様な思考を行うのを助けます。

YoutuConfig

クラス transformers.YoutuConfig

< 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 = 128256hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 6144num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int = 16kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = 1536qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int | None = 128qk_nope_head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float | None = Nonerms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = 128001tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonerope_interleave: bool | None = Trueattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int | None = 0.0embedding_initializer_range: float | None = None )

パラメータ

vocab_size (int、任意、デフォルトは 128256) — 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 2048) — 隠れ表現の次元数。
intermediate_size (int、任意、デフォルトは 6144) — MLP 表現の次元数。
num_hidden_layers (int、任意、デフォルトは 32) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。
num_attention_heads (int、任意、デフォルトは 16) — 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 16) — Grouped Query Attention を実装するために使用する key_value ヘッドの数です。 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 ヘッドと value ヘッドを、そのグループ内の元のすべてのヘッドの平均プーリングによっ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。指定されない場合、デフォルトで num_attention_heads が使用されます。
kv_lora_rank (int、任意、デフォルトは 512) — キーおよびバリューの射影に使用される LoRA 行列のランクです。
q_lora_rank (int、任意、デフォルトは 1536) — クエリ投影用の LoRA 行列のランクです。
qk_rope_head_dim (int、任意、デフォルトは 64) — 回転位置埋め込みを使用するクエリ/キーヘッドの次元数。
v_head_dim (int、任意、デフォルトは 128) — バリューヘッドの次元数。
qk_nope_head_dim (int、任意、デフォルトは 128) — 回転位置埋め込みを使用しないクエリ/キーヘッドの次元数。
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, 省略可) — 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。
rms_norm_eps (float、任意、デフォルトは 1e-06) — RMS 正規化レイヤーで使用する epsilon。
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。
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。
bos_token_id (int、任意、デフォルトは 128000) — 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]]、任意、デフォルトは 128001) — 語彙におけるストリーム終了に使用されるトークン ID。
tie_word_embeddings (bool、任意、デフォルトは True) — 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。
rope_interleave (bool、任意、デフォルトは True) — 回転位置埋め込みをインターリーブするかどうか。
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。
embedding_initializer_range (float, 任意) — すべての埋め込み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差。

これは YoutuModel 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 Youtu 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、tencent/Youtu-LLM-2B 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。

>>> from transformers import YoutuModel, YoutuConfig
>>> # Initializing a Youtu-LLM-2B style configuration
>>> configuration = YoutuConfig()
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

YoutuModel

class transformers.YoutuModel

< source >

( config: YoutuConfig )

パラメータ

config (YoutuConfig) — モデルのパラメータをすべて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、モデルに関連する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。

特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力する素のYoutu Model。

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'> ) → BaseModelOutputWithPast 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。

入力IDとは何ですか？
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。
アテンションマスクとは?
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].
ポジションIDとは?
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

BaseModelOutputWithPast または tuple(torch.Tensor)

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）または BaseModelOutputWithPast。設定（YoutuConfig）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

YoutuModelのforwardメソッドは、__call__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が使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。
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。

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。

YoutuForCausalLM

クラス transformers.YoutuForCausalLM

< source >

( config: YoutuConfig )

パラメータ

config (YoutuConfig) — モデルのパラメータをすべて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、モデルに関連する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Youtuモデル。

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'> ) → CausalLMOutputWithPast 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。

入力IDとは何ですか？
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。
アテンションマスクとは?
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].
ポジションIDとは?
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

CausalLMOutputWithPast または tuple(torch.Tensor)

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）または CausalLMOutputWithPast。設定（YoutuConfig）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

YoutuForCausalLMのforwardメソッドは、__call__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）。
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, YoutuForCausalLM

>>> model = YoutuForCausalLM.from_pretrained("meta-youtu/Youtu-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-youtu/Youtu-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."

Update on GitHub

←YOSO Zamba→