# T5Gemma 2

T5Gemma 2 là một họ các mô hình ngôn ngữ lớn encoder-decoder được huấn luyện trước, có khả năng đa ngôn ngữ, đa phương thức và ngữ cảnh dài mạnh mẽ, với các phiên bản 270M-270M, 1B-1B và 4B-4B tham số. Tiếp nối T5Gemma, nó được xây dựng thông qua thích ứng mô hình (dựa trên Gemma 3) sử dụng UL2. Kiến trúc tương tự T5Gemma và Gemma 3, được tăng cường bằng cách gắn kết các vector nhúng từ và hợp nhất self-attention với cross-attention để tiết kiệm tham số mô hình.

> [!TIP]
> Nhấp vào các mô hình T5Gemma 2 ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng T5Gemma 2 cho các tác vụ ngôn ngữ khác nhau.

Ví dụ dưới đây minh họa cách trò chuyện với mô hình bằng [Pipeline](/docs/transformers/main/vi/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) hoặc lớp [AutoModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoModel), và từ dòng lệnh.

```python
from transformers import pipeline

generator = pipeline(
    "image-text-to-text",
    model="google/t5gemma-2-270m-270m",
    device_map="auto",
)

generator(
    "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg",
    text="<start_of_image> in this image, there is",
    generate_kwargs={"do_sample": False, "max_new_tokens": 50},
)
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "google/t5gemma-2-270m-270m",
    device_map="auto",
)

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
prompt = "<start_of_image> in this image, there is"

model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=20, do_sample=False)
print(processor.decode(generation[0]))
```

## T5Gemma2Config[[transformers.T5Gemma2Config]]

#### transformers.T5Gemma2Config[[transformers.T5Gemma2Config]]

```python
transformers.T5Gemma2Config(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, encoder: transformers.models.t5gemma2.configuration_t5gemma2.T5Gemma2EncoderConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, decoder: transformers.models.t5gemma2.configuration_t5gemma2.T5Gemma2DecoderConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, dropout_rate: float | int = 0.0, attention_dropout: float | int = 0.0, classifier_dropout_rate: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, image_token_index: int = 256001, eoi_token_index: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/configuration_t5gemma2.py#L315)

**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.

encoder (`Union[T5Gemma2EncoderConfig, dict]`, tùy chọn, *tùy chọn*) : Cấu hình cho bộ mã hóa.

decoder (`Union[T5Gemma2DecoderConfig, dict]`, tùy chọn, *tùy chọn*) : Cấu hình cho bộ giải mã.

dropout_rate (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

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

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

image_token_index (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `256001`) : Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.

eoi_token_index (`int`, *optional*) : Chỉ số token kết thúc hình ảnh để bao quanh prompt hình ảnh. Sẽ giống với `self.encoder.eoi_token_index`

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.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một T5Gemma2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình T5Gemma2 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/t5gemma-2-270m-270m](https://huggingface.co/google/t5gemma-2-270m-270m)

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.

```python
>>> from transformers import T5Gemma2Config, T5Gemma2Model
>>> t5gemma2_config = T5Gemma2Config.from_pretrained("google/t5gemma-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2Model(t5gemma2_config)
```

## T5Gemma2TextConfig[[transformers.T5Gemma2TextConfig]]

#### transformers.T5Gemma2TextConfig[[transformers.T5Gemma2TextConfig]]

```python
transformers.T5Gemma2TextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 262208, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 26, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 256, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, bos_token_id: int | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, query_pre_attn_scalar: int = 256, sliding_window: int | None = 4096, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = None, attn_logit_softcapping: float | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/configuration_t5gemma2.py#L32)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `262208`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2304`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `9216`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `26`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `4`) : Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu `num_key_value_heads=num_attention_heads`, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu `num_key_value_heads=1` mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại GQA sẽ được sử dụng. Khi chuyển đổi một checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem [bài báo này](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `num_attention_heads`.

head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `256`) : Kích thước chiều đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

hidden_activation (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `gelu_pytorch_tanh`) : Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `131072`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

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

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.

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.

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2`) : Id của token được dùng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng.

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.

rope_parameters (`dict`, *tùy chọn*) : Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho `rope_theta` và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với `max_position_embeddings` dài hơn.

attention_bias (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.

attention_dropout (`Union[int, float]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

query_pre_attn_scalar (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 256) : Hệ số tỷ lệ được sử dụng trên các điểm chú ý

sliding_window (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4096`) : Kích thước cửa sổ của chú ý cửa sổ trượt. Nếu là `None`, sẽ không áp dụng cửa sổ trượt.

layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với loại lớp của nó. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.

final_logit_softcapping (`float`, *optional*) : Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên logits.

attn_logit_softcapping (`float`, *optional*) : Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên các điểm chú ý (attention scores).

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một T5Gemma2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình T5Gemma2 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/t5gemma-2-270m-270m](https://huggingface.co/google/t5gemma-2-270m-270m)

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.

## T5Gemma2EncoderConfig[[transformers.T5Gemma2EncoderConfig]]

#### transformers.T5Gemma2EncoderConfig[[transformers.T5Gemma2EncoderConfig]]

```python
transformers.T5Gemma2EncoderConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, vision_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, mm_tokens_per_image: int | None = 256, boi_token_index: int | None = 255999, eoi_token_index: int | None = 256000, image_token_index: int | None = 262144, initializer_range: float | None = 0.02, tie_word_embeddings: bool | None = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/configuration_t5gemma2.py#L147)

**Tham số:**

text_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]]`, *tùy chọn*) : Đối tượng config hoặc từ điển của text backbone.

vision_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]]`, *tùy chọn*) : Đối tượng config hoặc từ điển của vision backbone.

mm_tokens_per_image (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 256) : Số lượng token cho mỗi nhúng hình ảnh.

boi_token_index (`int`, *optional*, mặc định là 255999) : Chỉ số token bắt đầu hình ảnh để bao quanh prompt hình ảnh.

eoi_token_index (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 256000) : Chỉ số token kết thúc hình ảnh để bao quanh prompt hình ảnh.

image_token_index (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `262144`) : Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

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.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một T5Gemma2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình T5Gemma2 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/t5gemma-2-270m-270m](https://huggingface.co/google/t5gemma-2-270m-270m)

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.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import T5Gemma2EncoderForConditionalGeneration, T5Gemma2EncoderConfig, SiglipVisionConfig, T5Gemma2EncoderTextConfig

>>> # Initializing a Siglip-like vision config
>>> vision_config = SiglipVisionConfig()

>>> # Initializing a T5Gemma2Encoder Text config
>>> text_config = T5Gemma2EncoderTextConfig()

>>> # Initializing a T5Gemma2Encoder gemma-3-4b style configuration
>>> configuration = T5Gemma2EncoderConfig(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the gemma-3-4b style configuration
>>> model = T5Gemma2EncoderForConditionalGeneration(configuration)

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

## T5Gemma2DecoderConfig[[transformers.T5Gemma2DecoderConfig]]

#### transformers.T5Gemma2DecoderConfig[[transformers.T5Gemma2DecoderConfig]]

```python
transformers.T5Gemma2DecoderConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 262208, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 26, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 256, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, bos_token_id: int | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, query_pre_attn_scalar: int = 256, sliding_window: int | None = 4096, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = None, attn_logit_softcapping: float | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/configuration_t5gemma2.py#L200)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `262208`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2304`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `9216`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `26`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `4`) : Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu `num_key_value_heads=num_attention_heads`, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu `num_key_value_heads=1` mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại GQA sẽ được sử dụng. Khi chuyển đổi một checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem [bài báo này](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `num_attention_heads`.

head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `256`) : Kích thước chiều đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

hidden_activation (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `gelu_pytorch_tanh`) : Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `131072`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

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

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.

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.

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2`) : Id của token được dùng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng.

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.

rope_parameters (`dict`, *tùy chọn*) : Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho `rope_theta` và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với `max_position_embeddings` dài hơn.

attention_bias (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.

attention_dropout (`Union[int, float]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

query_pre_attn_scalar (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 256) : Hệ số tỷ lệ được sử dụng trên các điểm chú ý

sliding_window (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4096`) : Kích thước cửa sổ của chú ý cửa sổ trượt. Nếu là `None`, sẽ không áp dụng cửa sổ trượt.

layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với loại lớp của nó. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.

final_logit_softcapping (`float`, *optional*) : Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên logits.

attn_logit_softcapping (`float`, *optional*) : Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên các điểm chú ý (attention scores).

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một T5Gemma2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình T5Gemma2 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/t5gemma-2-270m-270m](https://huggingface.co/google/t5gemma-2-270m-270m)

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.

## T5Gemma2Model[[transformers.T5Gemma2Model]]

#### transformers.T5Gemma2Model[[transformers.T5Gemma2Model]]

```python
transformers.T5Gemma2Model(config: T5Gemma2Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1060)

**Tham số:**

config ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) : 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 T5Gemma2 thuần túy, 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.T5Gemma2Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, decoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | 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/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1087)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số 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. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Xem [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) để xử lý ảnh).

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)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

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.  [Các ID đầu vào của bộ giải mã là gì?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng, để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, decoder_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.decoder.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

encoder_outputs (`~modeling_outputs.BaseModelOutput`, *tuỳ chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tuỳ chọn*: `hidden_states`, *tuỳ chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tuỳ 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.EncoderDecoderCache`, *optional*) : Các hidden-states đã được 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. Thành phần 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 nhập instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache), xem [hướng dẫn về 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 tương ứng được cung cấp cho mô hình này) với shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì toàn bộ `input_ids` với 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 phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [T5Gemma2Model](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Model) 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.

## T5Gemma2ForConditionalGeneration[[transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration]]

#### transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration[[transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration(config: T5Gemma2Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1153)

#### forward[[transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, decoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | 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, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1199)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số 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. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Xem [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) để xử lý ảnh).

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)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

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.  [Các ID đầu vào của bộ giải mã là gì?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng, để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, decoder_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.decoder.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

encoder_outputs (`~modeling_outputs.BaseModelOutput`, *tuỳ chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tuỳ chọn*: `hidden_states`, *tuỳ chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tuỳ 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.EncoderDecoderCache`, *optional*) : Các hidden-states đã được 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. Thành phần 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 nhập instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache), xem [hướng dẫn về 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 tương ứng được cung cấp cho mô hình này) với shape `(batch_size, unprocessed_length)` thay vì toàn bộ `input_ids` với 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, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có mặt nạ. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]` hoặc -100 (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (mặt nạ), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm 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`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Nếu là `int`, tính logits cho `logits_to_keep` token cuối. Nếu là `0`, tính logits cho tất cả `input_ids` (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là `torch.Tensor`, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

**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 phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [T5Gemma2ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration) 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 PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, T5Gemma2ForConditionalGeneration

>>> model = T5Gemma2ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### get_image_features[[transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1188)

**Tham số:**

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Xem [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) để xử lý ảnh).

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

Một [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 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 ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) và đầu vào.

- **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.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, hidden_size)`) -- Trạng thái ẩn của lớp cuối cùng cho token đầu tiên của chuỗi (token phân loại) sau khi được xử lý thêm thông qua các lớp dùng cho tác vụ tiền huấn luyện bổ trợ. Ví dụ, đối với các mô hình thuộc họ BERT, giá trị này trả về token phân loại sau khi được xử lý qua một lớp tuyến tính và một hàm kích hoạt tanh. Trọng số của lớp tuyến tính được huấn luyện từ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo (phân loại) trong quá trình tiền huấn luyện.
- **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 PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, T5Gemma2ForConditionalGeneration

>>> model = T5Gemma2ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

## T5Gemma2ForSequenceClassification[[transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification]]

#### transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification[[transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification]]

```python
transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification(config: T5Gemma2Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1352)

**Tham số:**

config ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) : 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 T5Gemma2 với đầu phân loại/hồi quy chuỗi ở trên, 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.T5Gemma2ForSequenceClassification.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1370)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số 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. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Xem [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) để xử lý ảnh).

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)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

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.  [Các ID đầu vào của bộ giải mã là gì?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng, để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, decoder_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.decoder.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

encoder_outputs (`~modeling_outputs.BaseModelOutput`, *tuỳ chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tuỳ chọn*: `hidden_states`, *tuỳ chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tuỳ 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).

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

Một [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) 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 ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [T5Gemma2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification) 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) -- 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).
- **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 về phân loại nhãn đơn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> 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 = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m", 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, T5Gemma2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m", 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 = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/t5gemma-2-270m-270m", 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
```

## T5Gemma2ForTokenClassification[[transformers.T5Gemma2ForTokenClassification]]

#### transformers.T5Gemma2ForTokenClassification[[transformers.T5Gemma2ForTokenClassification]]

```python
transformers.T5Gemma2ForTokenClassification(config: T5Gemma2Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1446)

**Tham số:**

config ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) : 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.

Biến đổi T5Gemma2 với một đầu phân loại token phía trên (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra của trạng thái ẩn), 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.T5Gemma2ForTokenClassification.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5gemma2/modeling_t5gemma2.py#L1465)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số 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. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Xem [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) sử dụng [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) để xử lý ảnh).

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)

position_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.n_positions - 1]`.  [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

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.  [Các ID đầu vào của bộ giải mã là gì?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng, để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, decoder_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của vị trí các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng `[0, config.decoder.n_positions - 1]`. [Position IDs là gì?](../glossary#position-ids)

encoder_outputs (`~modeling_outputs.BaseModelOutput`, *tuỳ chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tuỳ chọn*: `hidden_states`, *tuỳ chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tuỳ 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).

**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 thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([T5Gemma2Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [T5Gemma2ForTokenClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/t5gemma2#transformers.T5Gemma2ForTokenClassification) 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, T5Gemma2ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForTokenClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> 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)
...
```