# Youtu-LLM

## Resumen

El modelo Youtu-LLM fue propuesto en [Youtu-LLM Technical Report](https://huggingface.co/papers/2512.24618) por el equipo Tencent Youtu.

El resumen del artículo es el siguiente: Presentamos Youtu-LLM, un modelo de lenguaje ligero pero potente que armoniza una alta eficiencia computacional con una inteligencia agéntica nativa. A diferencia de los modelos pequeños típicos que se basan en la destilación, Youtu-LLM (1.96B) se pre-entrena desde cero para cultivar sistemáticamente las capacidades de razonamiento y planificación. Los avances técnicos clave son los siguientes: (1) Arquitectura compacta con soporte de contexto largo: Basado en una arquitectura densa de Multi-Latent Attention (MLA) con un vocabulario novedoso orientado a STEM, Youtu-LLM soporta una ventana de contexto de 128k. Este diseño permite un razonamiento robusto de contexto largo y un seguimiento del estado dentro de una huella de memoria mínima, lo que lo hace ideal para tareas agénticas y de razonamiento de largo alcance. (2) Currículo "Commonsense-STEM-Agent" fundamentado: Curamos un corpus masivo de aproximadamente 11T tokens e implementamos una estrategia de entrenamiento de múltiples etapas. Al desplazar progresivamente la distribución de datos de pre-entrenamiento desde el sentido común general hacia tareas complejas de STEM y agénticas, aseguramos que el modelo adquiera capacidades cognitivas profundas en lugar de un alineamiento superficial. (3) Entrenamiento intermedio agéntico escalable: Específicamente para el entrenamiento intermedio agéntico, empleamos esquemas diversos de construcción de datos para sintetizar trayectorias ricas y variadas en los dominios de matemáticas, codificación y uso de herramientas. Estos datos de alta calidad permiten que el modelo internalice eficazmente los comportamientos de planificación y reflexión. Las evaluaciones extensas muestran que Youtu-LLM establece un nuevo estado del arte para LLMs de menos de 2B. En los benchmarks generales, logra un rendimiento competitivo frente a modelos más grandes, mientras que en las tareas específicas de agentes, supera significativamente a las líneas base SOTA existentes, demostrando que los modelos ligeros pueden poseer capacidades agénticas intrínsecas fuertes.

### Consejos de uso

El modelo utiliza arquitecturas de atención latente multi-cabeza (Multi-head Latent Attention, MLA) para una inferencia eficiente. El modelo puede utilizarse para diversas tareas de lenguaje después de haber sido preentrenado con aproximadamente 11 billones de tokens y haber pasado por las etapas de ajuste fino supervisado (Supervised Fine-Tuning) y aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning). El siguiente ejemplo demuestra cómo cargar el modelo, habilitar el modo de razonamiento (Reasoning Mode) y usar el módulo re para analizar el "Thought Process" y el "Final Answer" de la salida.

```python
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}")
```

Esto generó:

``````text
==================== 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?
``````

### Detalles clave de la configuración

#### Interruptor del modo de razonamiento

Controlado mediante el parámetro `enable_thinking` en el método `apply_chat_template`:

* **True (valor predeterminado recomendado):** Activa Chain of Thought; ideal para tareas de lógica y razonamiento complejas.
* **Falso:** Genera los resultados directamente; tiempo de respuesta más rápido, adecuado para conversaciones simples.

#### Parámetros de decodificación recomendados

Según su caso de uso, sugerimos ajustar los siguientes hiperparámetros para una generación óptima:

| Parámetro | Modo de razonamiento | Modo normal |
| --- | --- | --- |
| `do_sample` | `True` | `True` |
| `temperature` | **1.0** (Mantiene la creatividad) | **0.7** (Resultados más estables) |
| `top_p` | 0.95 | 0.8 |
| `top_k` | 20 | 20 |
| `repetition_penalty` | 1.05 | - |

> **Consejo:** Al usar el modo de razonamiento, una `temperature` más alta ayuda al modelo a realizar un pensamiento más profundo y divergente.

## YoutuConfig[[transformers.YoutuConfig]]

#### transformers.YoutuConfig[[transformers.YoutuConfig]]

```python
transformers.YoutuConfig(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 = 128256, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 6144, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 16, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = 1536, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float | None = None, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 128000, eos_token_id: int | list[int] | None = 128001, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, rope_interleave: bool | None = True, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, embedding_initializer_range: float | None = None)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/youtu/configuration_youtu.py#L36)

**Parámetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128256`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2048`) : Dimensión de las representaciones ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `6144`) : Dimensión de las representaciones 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 `16`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : 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 promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulte [este artículo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Si no se especifica, el valor predeterminado será `num_attention_heads`.

kv_lora_rank (`int`, *opcional*, valor predeterminado `512`) : Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de clave y valor.

q_lora_rank (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1536`) : Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de consulta.

qk_rope_head_dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado `64`) : Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que utilizan incrustaciones de posición rotatoria.

v_head_dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128`) : Dimensión de las cabeceras de valor.

qk_nope_head_dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128`) : Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que no utilizan incrustaciones de posición rotativa.

hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `silu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `131072`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.

initializer_range (`float`, *opcional*) : La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.

rms_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-06`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización rms.

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*) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario.

bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `128000`) : Id de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `128001`) : Id. 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.

rope_interleave (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se deben intercalar los embeddings de posición rotativa.

attention_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención.

embedding_initializer_range (`float`, *opcional*) : La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de embedding.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un YoutuModel. Se utiliza para instanciar un modelo Youtu según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [tencent/Youtu-LLM-2B](https://huggingface.co/tencent/Youtu-LLM-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 YoutuModel, YoutuConfig
>>> # Initializing a Youtu-LLM-2B style configuration
>>> configuration = YoutuConfig()
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## YoutuModel[[transformers.YoutuModel]]

#### transformers.YoutuModel[[transformers.YoutuModel]]

```python
transformers.YoutuModel(config: YoutuConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/youtu/modeling_youtu.py#L468)

**Parámetros:**

config ([YoutuConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig)) : 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 Youtu 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.YoutuModel.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/youtu/modeling_youtu.py#L485)

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

El método forward de [YoutuModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/youtu#transformers.YoutuModel) reemplaza 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.

## YoutuForCausalLM[[transformers.YoutuForCausalLM]]

#### transformers.YoutuForCausalLM[[transformers.YoutuForCausalLM]]

```python
transformers.YoutuForCausalLM(config: YoutuConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/youtu/modeling_youtu.py#L542)

**Parámetros:**

config ([YoutuConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig)) : 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 Youtu para el modelado causal de lenguaje.

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.YoutuForCausalLM.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/youtu/modeling_youtu.py#L557)

**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 de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[0, ..., config.vocab_size]` o ser -100 (consulte la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices fijados en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`.

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 ([YoutuConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig)) y las entradas.

El método forward de [YoutuForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/youtu#transformers.YoutuForCausalLM) 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, 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."
```