# mT5

[mT5](https://huggingface.co/papers/2010.11934) là biến thể đa ngôn ngữ của [T5](./t5), được huấn luyện trên 101 ngôn ngữ. Nó cũng tích hợp kỹ thuật "dịch vô tình" mới để ngăn mô hình dịch sai các dự đoán sang ngôn ngữ không đúng.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint [mT5] gốc trong bộ sưu tập [mT5](https://huggingface.co/collections/google/mt5-release-65005f1a520f8d7b4d039509).

> [!TIP]
> Mô hình này được đóng góp bởi [patrickvonplaten](https://huggingface.co/patrickvonplaten).
>
> Nhấp vào các mô hình mT5 ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng mT5 cho các tác vụ ngôn ngữ khác nhau.

Ví dụ dưới đây minh họa cách tóm tắt văn bản bằng [Pipeline](/docs/transformers/main/vi/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoModel) và từ dòng lệnh.

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum"
)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum",
    device_map="auto",
)

input_text = """Plants are remarkable organisms that produce their own food using a method called photosynthesis.
This process involves converting sunlight, carbon dioxide, and water into glucose, which provides energy for growth.
Plants play a crucial role in sustaining life on Earth by generating oxygen and serving as the foundation of most ecosystems."""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

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

Quantization giảm gánh nặng bộ nhớ của các mô hình lớn bằng cách biểu diễn trọng số ở độ chính xác thấp hơn. Tham khảo tổng quan về [Quantization](../quantization/overview) để biết thêm các backend quantization khả dụng.

Ví dụ bên dưới sử dụng [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) để chỉ lượng tử hóa trọng số xuống int4.

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"
)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum"
)
input_text = """Plants are remarkable organisms that produce their own food using a method called photosynthesis.
This process involves converting sunlight, carbon dioxide, and water into glucose, which provides energy for growth.
Plants play a crucial role in sustaining life on Earth by generating oxygen and serving as the foundation of most ecosystems."""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

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

## Ghi chú

- mT5 phải được tinh chỉnh cho các tác vụ hạ nguồn vì nó chỉ được tiền huấn luyện trên bộ dữ liệu [mC4](https://huggingface.co/datasets/allenai/c4/viewer/multilingual) (cấu hình `multilingual` của `allenai/c4`).

## MT5Config[[transformers.MT5Config]]

#### transformers.MT5Config[[transformers.MT5Config]]

```python
transformers.MT5Config(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, 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, is_encoder_decoder: bool = True, vocab_size: int = 250112, d_model: int = 512, d_kv: int = 64, d_ff: int = 1024, num_layers: int = 8, num_decoder_layers: int | None = None, num_heads: int = 6, relative_attention_num_buckets: int = 32, relative_attention_max_distance: int = 128, dropout_rate: float | int = 0.1, layer_norm_epsilon: float = 1e-06, initializer_factor: float = 1.0, feed_forward_proj: str = 'gated-gelu', use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = True, bos_token_id: int | None = None, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, decoder_start_token_id: int | None = 0, classifier_dropout: float | int = 0.0, is_decoder: bool = False)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/configuration_mt5.py#L24)

**Tham số:**

is_encoder_decoder (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem mô hình có được sử dụng như một bộ mã hóa/giải mã hay không.

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `250112`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

d_model (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Kích thước của các lớp encoder và lớp pooler.

d_kv (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `64`) : Kích thước của các phép chiếu key, query, value cho mỗi đầu chú ý. `inner_dim` của lớp chiếu sẽ được định nghĩa là `num_heads * d_kv`.

d_ff (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

num_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_decoder_layers (`int`, *tuỳ chọn*) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. Sẽ sử dụng cùng giá trị với `num_layers` nếu không được đặt.

num_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

relative_attention_num_buckets (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 32) : Số lượng bucket được sử dụng cho mỗi lớp attention.

relative_attention_max_distance (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 128) : Khoảng cách tối đa của các chuỗi dài hơn cho việc tách bucket.

dropout_rate (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.

layer_norm_epsilon (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-06`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).

initializer_factor (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1.0`) : Hệ số để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số (nên giữ ở mức 1, được sử dụng bên trong cho việc kiểm tra khởi tạo).

feed_forward_proj (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"gated-gelu"`) : Loại lớp feed forward sẽ được sử dụng. Phải là một trong `"relu"` hoặc `"gated-gelu"`.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu `config.is_decoder=True` hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.

tie_word_embeddings (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên gắn kết các nhúng trọng số theo ánh xạ `tied_weights_keys` của mô hình hay không.

bos_token_id (`int`, *tùy chọn*) : Id của token được sử dụng cho đầu luồng trong bảng từ vựng.

pad_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `1`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

decoder_start_token_id (`int`, *optional*, mặc định là `0`) : Nếu một mô hình encoder-decoder bắt đầu giải mã bằng một token khác với `bos`, đây là id của token đó.

classifier_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho bộ phân loại.

is_decoder (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem mô hình có được sử dụng như một bộ giải mã (decoder) hay không. Nếu `False`, mô hình sẽ được sử dụng như một bộ mã hóa (encoder).

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một MT5Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Mt5 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## MT5Model[[transformers.MT5Model]]

#### transformers.MT5Model[[transformers.MT5Model]]

```python
transformers.MT5Model(config: MT5Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L766)

**Tham số:**

config ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Mt5 cơ bản, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.MT5Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L820)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. MT5 là mô hình có position embeddings tương đối nên bạn có thể pad đầu vào ở cả bên phải và bên trái.  Các chỉ số có thể được lấy bằng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [input IDs là gì?](../glossary#input-ids)  Để biết thêm về cách chuẩn bị `input_ids` cho pretraining, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của bộ giải mã trong từ vựng.  Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [Decoder input IDs là gì?](../glossary#decoder-input-ids)  MT5 sử dụng `pad_token_id` làm token bắt đầu cho việc tạo `decoder_input_ids`. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_input_ids` cuối cùng (xem `past_key_values`).  Để biết thêm về cách chuẩn bị `decoder_input_ids` cho huấn luyện trước, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Hành vi mặc định: tạo một tensor bỏ qua các token pad trong `decoder_input_ids`. Causal mask cũng sẽ được sử dụng theo mặc định.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *tùy chọn*) : Tuple bao gồm (`last_hidden_state`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `decoder_input_ids`, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_inputs_embeds` cuối cùng (xem `past_key_values`). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `decoder_input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. Nếu cả `decoder_input_ids` và `decoder_inputs_embeds` đều không được đặt, `decoder_inputs_embeds` sẽ nhận giá trị của `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

**Trả về:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MT5Model](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Model) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các trạng thái ẩn (hidden-states) tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã (decoder) của mô hình.

  Nếu `past_key_values` được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape `(batch_size, 1, hidden_size)` được xuất ra.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra nhúng ban đầu tùy chọn.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra nhúng ban đầu tùy chọn.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự thân.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5Model

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5Model.from_pretrained("google/mt5-small")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids  # Batch size 1

>>> # preprocess: Prepend decoder_input_ids with start token which is pad token for MT5Model.
>>> # This is not needed for torch's MT5ForConditionalGeneration as it does this internally using labels arg.
>>> decoder_input_ids = model._shift_right(decoder_input_ids)

>>> # forward pass
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
```

## MT5ForConditionalGeneration[[transformers.MT5ForConditionalGeneration]]

#### transformers.MT5ForConditionalGeneration[[transformers.MT5ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MT5ForConditionalGeneration(config: MT5Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L931)

**Tham số:**

config ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

MT5 Model với đầu `language modeling` ở trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.MT5ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L987)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. MT5 là mô hình có position embeddings tương đối nên bạn có thể pad đầu vào ở cả bên phải và bên trái.  Các chỉ số có thể được lấy bằng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [input IDs là gì?](../glossary#input-ids)  Để biết thêm về cách chuẩn bị `input_ids` cho pretraining, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của bộ giải mã trong từ vựng.  Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [Decoder input IDs là gì?](../glossary#decoder-input-ids)  MT5 sử dụng `pad_token_id` làm token bắt đầu cho việc tạo `decoder_input_ids`. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_input_ids` cuối cùng (xem `past_key_values`).  Để biết thêm về cách chuẩn bị `decoder_input_ids` cho huấn luyện trước, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Hành vi mặc định: tạo một tensor bỏ qua các token pad trong `decoder_input_ids`. Causal mask cũng sẽ được sử dụng theo mặc định.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *tùy chọn*) : Tuple bao gồm (`last_hidden_state`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *tùy chọn*) : Các hidden-states đã tính trước (key và values trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm `past_key_values` do mô hình trả về ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi `use_cache=True` hoặc `config.use_cache=True`.  Chỉ cho phép [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache) instance làm đầu vào, xem [hướng dẫn kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi. Nếu không truyền `past_key_values`, [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sẽ được khởi tạo theo mặc định.  Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.  Nếu sử dụng `past_key_values`, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập các `input_ids` chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì tất cả `input_ids` có shape `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `decoder_input_ids`, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_inputs_embeds` cuối cùng (xem `past_key_values`). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `decoder_input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. Nếu cả `decoder_input_ids` và `decoder_inputs_embeds` đều không được đặt, `decoder_inputs_embeds` sẽ nhận giá trị của `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong `[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]`. Tất cả các nhãn được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các nhãn trong `[0, ..., config.vocab_size]`

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

**Trả về:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MT5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5ForConditionalGeneration) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling.
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự thân.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5ForConditionalGeneration

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/mt5-small")

>>> # training
>>> input_ids = tokenizer("The <extra_id_0> walks in <extra_id_1> park", return_tensors="pt").input_ids
>>> labels = tokenizer("<extra_id_0> cute dog <extra_id_1> the <extra_id_2>", return_tensors="pt").input_ids
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, labels=labels)
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits

>>> # inference
>>> input_ids = tokenizer(
...     "summarize: studies have shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model.generate(input_ids)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
>>> # studies have shown that owning a dog is good for you.
```

## MT5EncoderModel[[transformers.MT5EncoderModel]]

#### transformers.MT5EncoderModel[[transformers.MT5EncoderModel]]

```python
transformers.MT5EncoderModel(config: MT5Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1122)

**Tham số:**

config ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Mt5 cơ bản, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.MT5EncoderModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1165)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. MT5 là mô hình có position embeddings tương đối nên bạn có thể pad đầu vào ở cả bên phải và bên trái.  Các chỉ số có thể được lấy bằng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  Để tìm hiểu thêm về cách chuẩn bị `input_ids` cho pretraining, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

**Trả về:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MT5EncoderModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5EncoderModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5EncoderModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5EncoderModel.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=input_ids)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
```

## MT5ForSequenceClassification[[transformers.MT5ForSequenceClassification]]

#### transformers.MT5ForSequenceClassification[[transformers.MT5ForSequenceClassification]]

```python
transformers.MT5ForSequenceClassification(config: MT5Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1214)

**Tham số:**

config ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

MT5 model với một lớp phân loại chuỗi (sequence classification/head) ở trên (một lớp tuyến tính trên đầu ra đã được pool) ví dụ cho các tác vụ GLUE.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.MT5ForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1226)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. MT5 là mô hình có position embeddings tương đối nên bạn có thể pad đầu vào ở cả bên phải và bên trái.  Các chỉ số có thể được lấy bằng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [input IDs là gì?](../glossary#input-ids)  Để biết thêm về cách chuẩn bị `input_ids` cho pretraining, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của bộ giải mã trong từ vựng.  Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [Decoder input IDs là gì?](../glossary#decoder-input-ids)  MT5 sử dụng `pad_token_id` làm token bắt đầu cho việc tạo `decoder_input_ids`. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_input_ids` cuối cùng (xem `past_key_values`).  Để biết thêm về cách chuẩn bị `decoder_input_ids` cho huấn luyện trước, hãy xem [MT5 Training](./mt5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Hành vi mặc định: tạo một tensor bỏ qua các token pad trong `decoder_input_ids`. Causal mask cũng sẽ được sử dụng theo mặc định.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *tùy chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `decoder_input_ids`, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_inputs_embeds` cuối cùng (xem `past_key_values`). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `decoder_input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. Nếu cả `decoder_input_ids` và `decoder_inputs_embeds` đều không được đặt, `decoder_inputs_embeds` sẽ nhận giá trị của `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Nếu `config.num_labels == 1`, tổn thất hồi quy sẽ được tính toán (tổn thất Mean-Square). Nếu `config.num_labels > 1`, tổn thất phân loại sẽ được tính toán (Cross-Entropy).

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

**Trả về:** [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MT5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5ForSequenceClassification) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `label` được cung cấp) -- Loss phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.num_labels)`) -- Điểm phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1) (trước SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự thân.

Ví dụ về phân loại nhãn đơn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5ForSequenceClassification.from_pretrained("google/mt5-small")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MT5ForSequenceClassification.from_pretrained("google/mt5-small", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Ví dụ về phân loại đa nhãn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5ForSequenceClassification.from_pretrained("google/mt5-small", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MT5ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/mt5-small", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## MT5ForTokenClassification[[transformers.MT5ForTokenClassification]]

#### transformers.MT5ForTokenClassification[[transformers.MT5ForTokenClassification]]

```python
transformers.MT5ForTokenClassification(config: MT5Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1355)

**Tham số:**

config ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Transformer Mt5 với một đầu phân loại token phía trên (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra của hidden-states), ví dụ cho các tác vụ Nhận thực thể có tên (NER).

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.MT5ForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1368)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. MT5 là mô hình có position embeddings tương đối nên bạn có thể pad đầu vào ở cả bên phải và bên trái.  Các chỉ số có thể được lấy bằng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [input IDs là gì?](../glossary#input-ids)  Để biết thêm về cách chuẩn bị `input_ids` cho pretraining, hãy xem [MT5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

**Trả về:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MT5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5ForTokenClassification) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có hình dạng `(1,)`, *tùy chọn*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Tổn phân loại.
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Điểm phân loại (trước SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5ForTokenClassification.from_pretrained("google/mt5-small")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## MT5ForQuestionAnswering[[transformers.MT5ForQuestionAnswering]]

#### transformers.MT5ForQuestionAnswering[[transformers.MT5ForQuestionAnswering]]

```python
transformers.MT5ForQuestionAnswering(config: MT5Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1416)

**Tham số:**

config ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Transformer Mt5 với một đầu phân loại span phía trên cho các tác vụ trả lời câu hỏi trích xuất như SQuAD (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra hidden-states để tính toán `span start logits` và `span end logits`).

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.MT5ForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mt5/modeling_mt5.py#L1456)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. T5 là mô hình có nhúng vị trí tương đối nên bạn có thể đệm (pad) đầu vào ở cả bên phải và bên trái.  Các chỉ số có thể được lấy bằng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)  Để biết thêm về cách chuẩn bị `input_ids` cho huấn luyện trước, hãy xem [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào bộ giải mã trong từ vựng.  Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết.  [Decoder input IDs là gì?](../glossary#decoder-input-ids)  T5 sử dụng `pad_token_id` làm token bắt đầu cho việc tạo `decoder_input_ids`. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_input_ids` cuối cùng (xem `past_key_values`).  Để biết thêm về cách chuẩn bị `decoder_input_ids` cho huấn luyện trước, hãy xem [T5 Training](./t5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Hành vi mặc định: tạo một tensor bỏ qua các token pad trong `decoder_input_ids`. Causal mask cũng sẽ được sử dụng theo mặc định.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *tùy chọn*) : Tuple bao gồm (`last_hidden_state`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.

start_positions (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn cho vị trí (chỉ số) bắt đầu của đoạn được gắn nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Các vị trí được kẹp (clamp) theo độ dài của chuỗi (`sequence_length`). Các vị trí nằm ngoài chuỗi sẽ không được tính đến khi tính toán tổn thất.

end_positions (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn cho vị trí (chỉ số) của điểm kết thúc của đoạn được gắn nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Các vị trí được kẹp (clamp) theo độ dài của chuỗi (`sequence_length`). Các vị trí nằm ngoài chuỗi sẽ không được tính đến khi tính toán tổn thất.

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `decoder_input_ids`, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Nếu `past_key_values` được sử dụng, tùy chọn chỉ cần nhập `decoder_inputs_embeds` cuối cùng (xem `past_key_values`). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số `decoder_input_ids` thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình. Nếu cả `decoder_input_ids` và `decoder_inputs_embeds` đều không được đặt, `decoder_inputs_embeds` sẽ nhận giá trị của `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *tùy chọn*) : Nếu được đặt thành `True`, các trạng thái khóa và giá trị `past_key_values` sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem `past_key_values`).

**Trả về:** [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([MT5Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MT5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/vi/model_doc/mt5#transformers.MT5ForQuestionAnswering) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Tổng loss trích xuất span là tổng của Cross-Entropy cho các vị trí bắt đầu và kết thúc.
- **start_logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`) -- Điểm số bắt đầu span (trước SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`) -- Điểm số kết thúc span (trước SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự thân.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MT5ForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> model = MT5ForQuestionAnswering.from_pretrained("google/mt5-small")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```