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GraniteSWA

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이 모델은 2026-07-29에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

GraniteSWA

GraniteSWA는 더 메모리 효율적인 긴 컨텍스트 추론을 위해 두 가지 변경 사항을 추가한 Granite 변형입니다:

레이어별 슬라이딩 윈도우 어텐션. 각 레이어는 "full_attention" 또는 "sliding_attention" 중 하나입니다(layer_types로 설정). 기본적으로 4번째 레이어마다(i % 4 == 0) 전체 어텐션을 유지하고, 나머지 레이어는 최근 sliding_window 토큰에만 어텐션을 적용합니다.
학습 가능한 헤드별 어텐션 싱크. 각 헤드는 스칼라 싱크를 학습하여 sigmoid(logsumexp(attn_logits) - sink)로 자신의 어텐션 출력을 재스케일링합니다. 이는 수학적으로 softmax 분모에 하나의 추가 학습 가능한 로짓을 추가하는 것과 동치이며(GPT-OSS에서 사용하는 어텐션 싱크 메커니즘)입니다.

torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention를 통해 attention sink를 표현할 수 없으므로 SDPA는 지원되지 않습니다. 지원되는 백엔드는 다음과 같습니다:

학습 + 추론: "eager", "flex_attention" (학습에 권장)

추론: "flash_attention_3" (vLLM FA3 ‘hub’ 커널 — FlashAttention-3이 설치되어 있지 않더라도 kernels가 설치된 경우의 폴백), "flash_attention_4"

아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModelForCausalLM 클래스를 사용하여 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

Pipeline

AutoModel

GraniteSWAConfig

class transformers.GraniteSWAConfig

< 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 = 100352hidden_size: int = 2560intermediate_size: int = 8192num_hidden_layers: int = 24num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 8192initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 100257eos_token_id: int | list[int] | None = 100257tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0mlp_bias: bool = Falseembedding_multiplier: float | int = 1.0logits_scaling: float | int = 1.0residual_multiplier: float | int = 1.0attention_multiplier: float | int = 1.0sliding_window: int | None = 128layer_types: list[str] | None = Nonelayer_rope_theta: list[float | int] | None = None )

매개변수

vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 100352) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
hidden_size (int, 선택 사항, 기본값 2560) — 숨겨진 표현의 차원입니다.
intermediate_size (int, 선택 사항, 기본값 8192) — MLP 표현의 차원입니다.
num_hidden_layers (int, 선택 사항, 기본값 24) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수.
num_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 20) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
num_key_value_heads (int, 선택 사항, 기본값 4) — Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. num_key_value_heads=num_attention_heads이면 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고, num_key_value_heads=1이면 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 평균 풀링(meanpooling)하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 이 논문을 참고하세요. 지정되지 않으면 num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다.
hidden_act (str, 선택 사항, 기본값 silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
max_position_embeddings (int, 선택 사항, 기본값 8192) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.
initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
rms_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.
pad_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.
bos_token_id (int, 선택 사항, 기본값 100257) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.
eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택 사항, 기본값 100257) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 id입니다.
tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 True) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 rope_theta 값이 포함되어야 하며, 더 긴 max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.
attention_bias (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다.
attention_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
mlp_bias (bool, 선택 사항, 기본값 False) — MLP 레이어의 up_proj, down_proj, gate_proj 레이어에 bias를 사용할지 여부.
embedding_multiplier (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 1.0) — 워드 임베딩에 적용되는 스케일링 계수입니다. 히든 사이즈에 대한 임베딩의 상대적 크기를 조절하는 데 사용됩니다.
logits_scaling (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 1.0) — 확률 분포를 계산하기 전에 출력 logits에 적용되는 스케일링 계수입니다.
residual_multiplier (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 1.0) — 잔차 연결에 적용되는 스케일링 계수입니다.
attention_multiplier (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 1.0) — Attention weights에 적용되는 스케일링 계수입니다.
sliding_window (int, 선택 사항, 기본값 128) — layer_types 항목이 "sliding_attention"인 레이어에서 사용되는 슬라이딩 어텐션 윈도우의 크기입니다.
layer_types (list[str], 선택 사항) — 레이어별 attention 유형으로, 각 값은 "full_attention" 또는 "sliding_attention" 중 하나입니다. None인 경우, 4번째 레이어마다 (i % 4 == 0) full attention을 사용하고 나머지 레이어는 sliding window attention을 사용합니다.
layer_rope_theta (list[float], 선택) — 레이어별 RoPE base(theta) 주파수입니다. 0을 설정하면 해당 레이어에 NoPE(위치 임베딩 없음)를 적용합니다. 이 리스트가 제공되지 않거나 지정되지 않은 경우(layer_rope_theta = None)에만 사용되는 전역 rope_parameters["rope_theta"]를 오버라이드합니다.

이것은 GraniteSWAModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Granite Swa 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 초기화하면 ibm-granite/granite-swash-2b와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

>>> from transformers import GraniteSWAModel, GraniteSWAConfig

>>> # Initializing a GraniteSWA configuration
>>> configuration = GraniteSWAConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = GraniteSWAModel(configuration)

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

GraniteSWAModel

class transformers.GraniteSWAModel

< source >

( config: GraniteSWAConfig )

매개변수

config (GraniteSWAConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 Granite Swa Model입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

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)

매개변수

input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.
AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

입력 ID란 무엇인가요?
attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
어텐션 마스크란 무엇인가요?
position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].
포지션 ID란 무엇인가요?
past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.
입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.
inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).

반환값

BaseModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(GraniteSWAConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

GraniteSWAModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

past_key_values가 사용되면, (batch_size, 1, hidden_size) 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.
past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).
hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

GraniteSWAForCausalLM

class transformers.GraniteSWAForCausalLM

< source >

( config: GraniteSWAConfig )

매개변수

config (GraniteSWAConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

Granite Swa 모델은 인과적 언어 모델링을 위한 것입니다.

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)

매개변수

input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.
AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

입력 ID란 무엇인가요?
attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
어텐션 마스크란 무엇인가요?
position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].
포지션 ID란 무엇인가요?
past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.
입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.
inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
labels (torch.LongTensor 형태가 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — causal language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 [-100, 0, ..., config.vocab_size] (참조 input_ids 문서 문자열). 인덱스가 -100 으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 라벨이 [0, ..., config.vocab_size].
레이블은 내부적으로 시프트되어 labels[..., 1:]가 logits[..., :-1, :]를 예측하는 데 사용됩니다. input_ids와 일치하는 시프트되지 않은 레이블을 전달하세요(즉, labels = input_ids). 전달하기 전에 레이블을 직접 시프트하지 마세요.

레이블이 이미 시프트된 경우(예: 시퀀스 병렬성 사용 시), shift_labels 키워드 인수로 전달하면 그대로 사용됩니다. 손실이 계산되려면 labels도 여전히 전달되어야 합니다.
use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값 0) — int인 경우, 마지막 logits_to_keep 토큰에 대한 logits를 계산합니다. 0인 경우, 모든 input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

반환값

CausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithPast입니다. 구성(GraniteSWAConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하며, return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다.

GraniteSWAForCausalLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).
hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

>>> from transformers import AutoTokenizer, GraniteSWAForCausalLM

>>> model = GraniteSWAForCausalLM.from_pretrained("meta-granite_swa/GraniteSWA-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-granite_swa/GraniteSWA-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

←GraniteMoeSWA GTE→