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MuseGlimmerAssistant

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该模型于 2026-08-09 贡献至 Hugging Face Transformers。

MuseGlimmerAssistant

MuseGlimmerAssistant 是 MuseGlimmer 的 DFlash 草稿器。它不是一个独立的语言模型。它包含 5 个滑动窗口层，且没有自己的嵌入层。它借用主模型的输入和输出嵌入，并读取主模型在 target_layer_ids（默认为第 1、13、25、37 和 49 层）处的隐藏状态作为上下文。

与逐个生成 token 不同，草稿模型在单次前向传播中对整个由 block_size 个掩码 token 组成的块进行去噪，类似于扩散窗口。随后，主模型在一步中验证该块。Meta 报告称，在 RTX 5090 上解码速度提升了 3.1 倍，在 Apple M 系列芯片上提升了 1.5 至 1.8 倍。

将 drafter 作为 assistant_model 传递给 generate()，并设置 speculation_type="dflash"。drafter 必须以与主模型相同的 dtype 加载，并位于相同的设备上。

from transformers import AutoProcessor, MuseGlimmerAssistantModel, MuseGlimmerForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("meta-models/Muse-Glimmer-30B")
model = MuseGlimmerForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Glimmer-30B",
    device_map="auto",
)
drafter = MuseGlimmerAssistantModel.from_pretrained(
    "meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant",
    device_map="auto",
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [{"type": "text", "text": "Write a bash one-liner that counts lines of Python in a repo."}],
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

outputs = model.generate(
    **inputs,
    assistant_model=drafter,
    speculation_type="dflash",
    max_new_tokens=256,
)
response = processor.decode(outputs[0][input_len:], skip_special_tokens=False)
print(response)

备注

Drafter 需要主模型的隐藏状态，因此当 speculation_type="dflash" 时，generate 会强制目标模型使用 output_hidden_states=True。
有关更多详细信息和使用示例，请参阅Meta 携 Muse Glimmer 回归：本地、智能体、多模态且开源！博客文章。

MuseGlimmerAssistantConfig

class transformers.MuseGlimmerAssistantConfig

< 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 = Nonehidden_size: int = 6656intermediate_size: int = 19968num_hidden_layers: int = 5num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128rms_norm_eps: float = 1e-05rope_parameters: dict | None = Nonemax_position_embeddings: int = 131072sliding_window: int = 2048layer_types: list[str] | None = Noneattention_dropout: float | int = 0hidden_act: str = 'silu'bos_token_id: int | None = 200000eos_token_id: int | None = 200001pad_token_id: int | None = 200018block_size: int = 16mask_token_id: int = 201818target_layer_ids: list[int] | None = None )

参数

hidden_size (int，可选，默认为 6656) — 隐藏表示的维度。
intermediate_size (int，可选，默认为 19968) — MLP 表示的维度。
num_hidden_layers (int，可选，默认为 5) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。
num_attention_heads (int，可选，默认为 32) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。
num_key_value_heads (int, 可选，默认为 8) — 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数。如果 num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果 num_key_value_heads=1，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行 meanpooling 来构建。更多详情请参阅这篇论文。如果未指定，则默认为 num_attention_heads。
head_dim (int，可选，默认为 128) — 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads
rms_norm_eps (float，可选，默认为 1e-05) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。
rope_parameters (dict, 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含 rope_theta 的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的 max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。
max_position_embeddings (int，可选，默认为 131072) — 该模型可能使用的最大序列长度。
sliding_window (int，可选，默认为 2048) — 滑动窗口注意力的窗口大小。如果为 None，则不应用滑动窗口。
layer_types (list[str], 可选) — 一个列表，用于显式地将每个层索引映射到其层类型。如果未提供，将根据 config 值自动生成。
attention_dropout (Union[float, int]，可选，默认为 0) — 注意力概率的 dropout 比率。
hidden_act (str，可选，默认为 silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、 "relu"、"silu" 等。
bos_token_id (int，可选，默认为 200000) — 词表中用于表示流起始的 Token ID。
eos_token_id (int，可选，默认为 200001) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。
pad_token_id (int，可选，默认为 200018) — 词表中用于填充的 token id。
block_size (int, 可选) — 将被去噪的噪声输入的块大小。
mask_token_id (int, 可选) — 用作模型噪声输入的掩码 token id。
target_layer_ids (list[int], 可选) — 从 0 开始计数的层 ID，其隐藏状态将被拼接起来，作为模型的上下文。

这是用于存储 MuseGlimmerAssistantModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Muse Glimmer Assistant 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant 类似的配置。

配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。

示例：

>>> from transformers import MuseGlimmerAssistantConfig, MuseGlimmerAssistantModel

>>> # Initializing a Muse Glimmer Assistant config similar to `meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant`.
>>> configuration = MuseGlimmerAssistantConfig(text_config)

>>> # Initializing a model from the `meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant` configuration.
>>> model = MuseGlimmerAssistantModel(configuration)

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

MuseGlimmerAssistantPreTrainedModel

class transformers.MuseGlimmerAssistantPreTrainedModel

< source >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

参数

config (PreTrainedConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

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

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

MuseGlimmerAssistantModel

class transformers.MuseGlimmerAssistantModel

< source >

( config: MuseGlimmerAssistantConfig )

参数

config (MuseGlimmerAssistantConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Muse Glimmer Assistant 模型，直接输出原始隐藏状态。

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

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

forward

< source >

( noise_embeds: Tensorcontext_hidden_states: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.DFlashCache | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

参数

noise_embeds (torch.Tensor，形状为 [batch_size, config.block_size, dim]) — 最后一个生成的锚点 token 以及待去噪的掩码 token 的输入嵌入。
context_hidden_states (torch.Tensor，形状为 [batch_size, number_of_previous_accepted_tokens, dim * len(config.target_layer_ids)]) — 目标模型所选层 ID 的上下文隐藏状态，在最后一个维度上拼接。
attention_mask (torch.Tensor，形状为 [batch_size, number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size]) — 与常规的 attention_mask 类似，但请注意其长度为 number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size，因为 Attention 会先将 context_hidden_states 与由 noise_embeds 派生的隐藏状态拼接起来，因此 k/v 状态与 q_states 的长度并不相同，即使是在调用 cache.update() 之前也是如此。因此，注意力掩码的 kv_seq_len 维度需要覆盖这些额外的位置。
position_ids (torch.Tensor，形状为 [batch_size, number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size]) — 与常规的 position_ids 类似，但请注意其长度为 number_of_previous_accepted_tokens + config.block_size，因为 Attention 会先将 context_hidden_states 与由 noise_embeds 派生的隐藏状态拼接起来，因此 k/v 状态与 q_states 的长度并不相同，即使是在调用 cache.update() 之前也是如此。因此，position_ids 以及由此派生的 position_embeddings 需要覆盖所有这些额外的位置。
past_key_values (~cache_utils.DFlashCache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由 past_key_values 在解码的先前阶段返回，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True.
仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。如果未传入 past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。

模型将输出与输入相同的缓存格式。

如果使用了 past_key_values，用户应仅输入未处理的 input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的全部 input_ids。
use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，则会返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。

返回值

BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)

一个 BaseModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（MuseGlimmerAssistantConfig）和输入。

MuseGlimmerAssistantModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

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

last_hidden_state（形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

如果使用了 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。
past_key_values（Cache，可选，在传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。

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

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

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

Update on GitHub

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