# RecurrentGemma

## Tổng quan

Mô hình Recurrent Gemma được đề xuất trong [RecurrentGemma: Moving Past Transformers for Efficient Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2404.07839) bởi các nhóm Griffin, RLHF và Gemma của Google.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

*Chúng tôi giới thiệu RecurrentGemma, một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở sử dụng kiến trúc Griffin mới của Google. Griffin kết hợp các phép lặp tuyến tính với chú ý cục bộ để đạt hiệu suất xuất sắc trên ngôn ngữ. Nó có trạng thái kích thước cố định, giúp giảm lượng bộ nhớ sử dụng và cho phép suy luận hiệu quả trên các chuỗi dài. Chúng tôi cung cấp một mô hình được huấn luyện trước với 2B tham số không bao gồm embedding, cùng một biến thể được tinh chỉnh theo chỉ thị. Cả hai mô hình đều đạt hiệu suất tương đương với Gemma-2B mặc dù được huấn luyện trên ít token hơn.*

Mẹo:

- Các checkpoint gốc có thể được chuyển đổi bằng script chuyển đổi [`src/transformers/models/recurrent_gemma/convert_recurrent_gemma_weights_to_hf.py`](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/recurrent_gemma/convert_recurrent_gemma_to_hf.py).

Mô hình này được đóng góp bởi [Arthur Zucker](https://huggingface.co/ArthurZ). Mã gốc có thể được tìm thấy [tại đây](https://github.com/google-deepmind/recurrentgemma).

## Ghi chú

- Sử dụng left padding cho việc tạo batched. Xem [Padding side](../llm_tutorial#padding-side).

## RecurrentGemmaConfig[[transformers.RecurrentGemmaConfig]]

#### transformers.RecurrentGemmaConfig[[transformers.RecurrentGemmaConfig]]

```python
transformers.RecurrentGemmaConfig(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, num_hidden_layers: int = 26, vocab_size: int = 256000, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 7680, num_attention_heads: int = 10, lru_width: int | None = None, attention_window_size: int = 2048, conv1d_width: int = 4, logits_soft_cap: float = 30.0, 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, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, block_types: list[str] | tuple[str, ...] | None = ('recurrent', 'recurrent', 'attention'), attention_dropout: float | int = 0.0, num_key_value_heads: int | None = None, attention_bias: bool = False, w_init_variance_scale: float = 0.01, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/recurrent_gemma/configuration_recurrent_gemma.py#L25)

**Tham số:**

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

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `256000`) : 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 `2560`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `7680`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

num_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `10`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

lru_width (`int` hoặc `None`, *tùy chọn*) : Kích thước của các biểu diễn ẩn của RG-LRU. Nếu là `None`, giá trị này sẽ được đặt thành `hidden_size`. Có nên nhân đầu ra của các embedding với `sqrt(hidden_size)` hay không.

attention_window_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 2048) : Kích thước của cửa sổ chú ý được sử dụng trong khối chú ý.

conv1d_width (`int`, *optional*, mặc định là 4) : Kích thước kernel của các lớp conv1d được sử dụng trong các khối tuần hoàn.

logits_soft_cap (`float`, *optional*, mặc định là 30.0) : Giá trị mà logits nên được giới hạn mềm (soft-cap) sau khi tính toán transformer và LM-head trong kiến trúc Causal LM.

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.

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.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : 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.

block_types (`list[str]`, *tùy chọn*, mặc định là `('recurrent', 'recurrent', 'attention')`) : Danh sách các khối xen kẽ sẽ được lặp lại để khởi tạo lớp `temporal_block`.

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

num_key_value_heads (`int`, *optional*) : 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`.

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.

w_init_variance_scale (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 0.01) : phương sai khởi tạo 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 RecurrentGemmaModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Recurrent Gemma 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/recurrentgemma-2b](https://huggingface.co/google/recurrentgemma-2b)

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 RecurrentGemmaModel, RecurrentGemmaConfig

>>> # Initializing a RecurrentGemma recurrentgemma-2b style configuration
>>> configuration = RecurrentGemmaConfig()

>>> # Initializing a model from the recurrentgemma-2b style configuration
>>> model = RecurrentGemmaModel(configuration)

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

## RecurrentGemmaModel[[transformers.RecurrentGemmaModel]]

#### transformers.RecurrentGemmaModel[[transformers.RecurrentGemmaModel]]

```python
transformers.RecurrentGemmaModel(config: RecurrentGemmaConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/recurrent_gemma/modeling_recurrent_gemma.py#L608)

**Tham số:**

config ([RecurrentGemmaConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/recurrent_gemma#transformers.RecurrentGemmaConfig)) : 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 Recurrent Gemma 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.RecurrentGemmaModel.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/recurrent_gemma/modeling_recurrent_gemma.py#L625)

**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)

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)

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.

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`).

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)`.

**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 ([RecurrentGemmaConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/recurrent_gemma#transformers.RecurrentGemmaConfig)) và đầu vào.

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

## RecurrentGemmaForCausalLM[[transformers.RecurrentGemmaForCausalLM]]

#### transformers.RecurrentGemmaForCausalLM[[transformers.RecurrentGemmaForCausalLM]]

```python
transformers.RecurrentGemmaForCausalLM(config: RecurrentGemmaConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/recurrent_gemma/modeling_recurrent_gemma.py#L679)

**Tham số:**

config ([RecurrentGemmaConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/recurrent_gemma#transformers.RecurrentGemmaConfig)) : 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 Gemma tuần hoàn cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả.

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.RecurrentGemmaForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/recurrent_gemma/modeling_recurrent_gemma.py#L691)

**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)

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)

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 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).

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)`.

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

Một [CausalLMOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput) 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 ([RecurrentGemmaConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/recurrent_gemma#transformers.RecurrentGemmaConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [RecurrentGemmaForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/recurrent_gemma#transformers.RecurrentGemmaForCausalLM) 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 của language modeling (cho next-token prediction).
- **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).
- **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, RecurrentGemmaForCausalLM

>>> model = RecurrentGemmaForCausalLM.from_pretrained("google/recurrentgemma-2b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/recurrentgemma-2b")

>>> prompt = "What is your favorite condiment?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"What is your favorite condiment?"
```