# T5

[T5](https://huggingface.co/papers/1910.10683) est un transformeur encodeur-décodeur disponible en plusieurs tailles, de 60M à 11B paramètres. Il est conçu pour traiter une large gamme de tâches de NLP en les traitant toutes comme des problèmes de texte-vers-texte. Cela élimine le besoin d'architectures spécifiques à chaque tâche, car T5 convertit chaque tâche de NLP en tâche de génération de texte.

Pour formuler chaque tâche comme une génération de texte, un préfixe spécifique à la tâche est ajouté au début de chaque exemple (par exemple, traduire de l'anglais vers l'allemand : ..., résumer : ...). Cela permet à T5 de traiter des tâches telles que la traduction, la résumation, la réponse aux questions, et bien d'autres.

Vous pouvez trouver tous les points de contrôle officiels de T5 dans la collection [T5](https://huggingface.co/collections/google/t5-release-65005e7c520f8d7b4d037918).

> [!TIP]
> Cliquez sur les modèles T5 dans la barre latérale droite pour plus d'exemples sur la façon d'appliquer T5 à différentes tâches de langue.
>
> Définissez `use_kernels=True` dans [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour remplacer les couches prises en charge par des noyaux optimisés du Hub. Consultez [Chargement des noyaux](../kernel_doc/loading_kernels) pour en savoir plus.

L'exemple ci-dessous montre comment générer du texte avec [Pipeline](/docs/transformers/main/fr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoModel), et comment traduire avec T5 depuis la ligne de commande.

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "google-t5/t5-base"
    )
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "google-t5/t5-base",
    device_map="auto"
    )

input_ids = tokenizer("translate English to French: The weather is nice today.", return_tensors="pt").to(model.device)

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

La quantification réduit la charge mémoire des grands modèles en représentant les poids avec une précision inférieure. Reportez-vous à l'aperçu de la [Quantization](../quantization/overview) pour plus d'informations sur les backends de quantification disponibles.

L'exemple ci-dessous utilise [torchao](../quantization/torchao) pour quantiser uniquement les poids en int4.

```python
# pip install torchao
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "google/t5-v1_1-xl",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5-v1_1-xl")
input_ids = tokenizer("translate English to French: The weather is nice today.", return_tensors="pt").to(model.device)

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

## Notes

- Vous pouvez effectuer le bourrage des entrées de l’encodeur à gauche ou à droite, car T5 utilise des plongements scalaires relatifs.
- Les modèles T5 nécessitent un taux d'apprentissage légèrement supérieur à la valeur par défaut utilisée dans [Trainer](/docs/transformers/main/fr/main_classes/trainer#transformers.Trainer). En général, les valeurs `1e-4` et `3e-4` fonctionnent bien pour la plupart des tâches.

## T5Config[[transformers.T5Config]]

#### transformers.T5Config[[transformers.T5Config]]

```python
transformers.T5Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, vocab_size: int = 32128, d_model: int = 512, d_kv: int = 64, d_ff: int = 2048, num_layers: int = 6, num_decoder_layers: int | None = None, num_heads: int = 8, relative_attention_num_buckets: int = 32, relative_attention_max_distance: int = 128, dropout_rate: float | int = 0.1, layer_norm_epsilon: float = 1e-06, initializer_factor: float = 1.0, feed_forward_proj: str = 'relu', use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, classifier_dropout: float | int = 0.0, is_decoder: bool = False)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/configuration_t5.py#L24)

**Paramètres :**

is_encoder_decoder (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle est utilisé comme encodeur/décodeur ou non.

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32128`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`.

d_model (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `512`) : Taille des couches d'encodeur et de la couche pooler.

d_kv (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `64`) : Taille des projections de clé, requête et valeur par tête d'attention. Le `inner_dim` de la couche de projection sera défini comme `num_heads * d_kv`.

d_ff (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2048`) : Dimension des représentations MLP.

num_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `6`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.

num_decoder_layers (`int`, *facultatif*) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. Utilise la même valeur que `num_layers` si non défini.

num_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.

relative_attention_num_buckets (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 32) : Le nombre de buckets à utiliser pour chaque couche d'attention.

relative_attention_max_distance (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 128) : La distance maximale des séquences les plus longues pour la séparation des buckets.

dropout_rate (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.1`) : Le ratio pour toutes les couches de dropout.

layer_norm_epsilon (`float`, *facultatif*, par défaut `1e-06`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation par couche.

initializer_factor (`float`, *facultatif*, par défaut `1.0`) : Un facteur pour l'initialisation de toutes les matrices de poids (doit être maintenu à 1, utilisé en interne pour les tests d'initialisation).

feed_forward_proj (`string`, *facultatif*, par défaut `"relu"`) : Type de couche feed forward à utiliser. Doit être `"relu"` ou `"gated-gelu"`. T5v1.1 utilise la projection feed forward `"gated-gelu"`. T5 d'origine utilise `"relu"`.

use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement.

pad_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.

classifier_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout pour le classifieur.

is_decoder (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique si le modèle est utilisé comme décodeur. Si `False`, le modèle est utilisé comme encodeur.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un T5Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle T5 en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [google-t5/t5-small](https://huggingface.co/google-t5/t5-small)

Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations.

## T5Tokenizer[[transformers.T5Tokenizer]]

#### transformers.T5Tokenizer[[transformers.T5Tokenizer]]

```python
transformers.T5Tokenizer(vocab: str | list[tuple[str, float]] | None = None, eos_token = '</s>', unk_token = '<unk>', pad_token = '<pad>', _spm_precompiled_charsmap = None, extra_ids = 100, additional_special_tokens = None, **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/tokenization_t5.py#L30)

**Paramètres :**

vocab_file (`str`, *facultatif*) : fichier [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (généralement avec l'extension *.spm*) contenant le vocabulaire nécessaire pour instancier un tokeniseur.

eos_token (`str`, *facultatif*, par défaut `"</s>"`) : Jeton de fin de séquence. Lors de la construction d'une séquence à l'aide de jetons spéciaux, ce n'est pas le jeton utilisé pour la fin de séquence. Le jeton utilisé est le `sep_token`.

unk_token (`str`, *facultatif*, par défaut `"<unk>"`) : Le jeton inconnu. Un jeton qui n'est pas dans le vocabulaire ne peut pas être converti en identifiant et est remplacé par ce jeton.

pad_token (`str`, *facultatif*, par défaut `"<pad>"`) : le jeton utilisé pour le bourrage, par exemple lors du groupement de séquences de longueurs différentes.

extra_ids (`int`, *facultatif*, valeur par défaut 100) : Ajoute un nombre d'identifiants supplémentaires au vocabulaire pour servir de sentinelles. Ces jetons sont accessibles sous la forme "" où "{%d}" est un nombre compris entre 0 et extra_ids-1. Ces jetons peuvent être récupérés en appelant la méthode get_sentinel_tokens et les identifiants de jetons en appelant la méthode get_sentinel_token_ids

additional_special_tokens (`list[str]`, *facultatif*) : Jetons spéciaux supplémentaires utilisés par le tokeniseur.

vocab (`str`, `dict` ou `list`, *facultatif*) : Dictionnaire de vocabulaire personnalisé. S'il n'est pas fourni, un vocabulaire minimal est créé à l'aide des jetons spéciaux.

Construit un tokenizer T5 (basé sur la bibliothèque *tokenizers* de HuggingFace). Basé sur [Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models).

Ce tokenizer hérite de [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/fr/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend), qui contient la plupart des méthodes principales. Les utilisateurs doivent se reporter à cette classe mère pour plus d’informations sur ces méthodes.

#### get_special_tokens_mask[[transformers.T5Tokenizer.get_special_tokens_mask]]

```python
get_special_tokens_mask(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1338)

**Paramètres :**

token_ids_0 : Liste des identifiants de la séquence (éventuellement déjà formatée).

token_ids_1 : Non utilisé lorsque `already_has_special_tokens=True`. Doit être None dans ce cas.

already_has_special_tokens : Indique si la séquence est déjà formatée avec des jetons spéciaux.

**Retourne :** une liste d'entiers dans l'intervalle [0, 1]

1 pour un jeton spécial, 0 pour un jeton de séquence.

Récupérer les identifiants de séquences à partir d'une liste de jetons à laquelle aucun jeton spécial n'a été ajouté.

Pour les tokenizers rapides, les data collators appellent cette fonction avec `already_has_special_tokens=True` afin de construire un masque sur une séquence déjà formatée. Dans ce cas, nous calculons le masque en vérifiant l’appartenance à `all_special_ids`.

#### save_vocabulary[[transformers.T5Tokenizer.save_vocabulary]]

```python
save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L546)

## T5Model[[transformers.T5Model]]

#### transformers.T5Model[[transformers.T5Model]]

```python
transformers.T5Model(config: T5Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L754)

**Paramètres :**

config ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle T5 brut qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.T5Model.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L788)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. T5 est un modèle avec des embeddings de position relative, vous pouvez donc rembourrer les entrées à la fois à droite et à gauche. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les input IDs ?](../glossary#input-ids) Pour en savoir plus sur la préparation de `input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée du décodeur dans le vocabulaire. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les IDs d'entrée du décodeur ?](../glossary#decoder-input-ids) T5 utilise `pad_token_id` comme jeton de départ pour la génération de `decoder_input_ids`. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_input_ids` (voir `past_key_values`). Pour en savoir plus sur la préparation de `decoder_input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [Entraînement de T5](./t5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Comportement par défaut : générer un tenseur qui ignore les jetons de remplissage dans `decoder_input_ids`. Un masque causal sera également utilisé par défaut.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *facultatif*) : le tuple est composé de (`last_hidden_state`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `last_hidden_state` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisé dans l'attention croisée du décodeur.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée.  Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `decoder_input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_inputs_embeds` (voir `past_key_values`). Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `decoder_input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. Si `decoder_input_ids` et `decoder_inputs_embeds` sont tous deux non définis, `decoder_inputs_embeds` prend la valeur de `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) et les entrées.

La méthode forward de [T5Model](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Model) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du décodeur du modèle.

  Si `past_key_values` est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme `(batch_size, 1, hidden_size)` est renvoyée.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties d'incorporation initiale facultatives.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Model

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5Model.from_pretrained("google-t5/t5-small")

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

>>> # preprocess: Prepend decoder_input_ids with start token which is pad token for T5Model.
>>> # This is not needed for torch's T5ForConditionalGeneration as it does this internally using labels arg.
>>> decoder_input_ids = model._shift_right(decoder_input_ids)

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

## T5ForConditionalGeneration[[transformers.T5ForConditionalGeneration]]

#### transformers.T5ForConditionalGeneration[[transformers.T5ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.T5ForConditionalGeneration(config: T5Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L898)

**Paramètres :**

config ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Modèle T5 avec une tête de `language modeling` au sommet.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.T5ForConditionalGeneration.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L937)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. T5 est un modèle avec des embeddings de position relative, vous pouvez donc rembourrer les entrées à la fois à droite et à gauche. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les input IDs ?](../glossary#input-ids) Pour en savoir plus sur la préparation de `input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée du décodeur dans le vocabulaire. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les IDs d'entrée du décodeur ?](../glossary#decoder-input-ids) T5 utilise `pad_token_id` comme jeton de départ pour la génération de `decoder_input_ids`. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_input_ids` (voir `past_key_values`). Pour en savoir plus sur la préparation de `decoder_input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [Entraînement de T5](./t5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Comportement par défaut : générer un tenseur qui ignore les jetons de remplissage dans `decoder_input_ids`. Un masque causal sera également utilisé par défaut.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *facultatif*) : le tuple est composé de (`last_hidden_state`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `last_hidden_state` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisé dans l'attention croisée du décodeur.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée.  Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `decoder_input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_inputs_embeds` (voir `past_key_values`). Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `decoder_input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. Si `decoder_input_ids` et `decoder_inputs_embeds` sont tous deux non définis, `decoder_inputs_embeds` prend la valeur de `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification/régression de séquence. Les indices doivent être dans `[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]`. Toutes les étiquettes définies sur `-100` sont ignorées (masquées) ; la perte n'est calculée que pour les étiquettes comprises dans `[0, ..., config.vocab_size]`

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) et les entrées.

La méthode forward de [T5ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5ForConditionalGeneration) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage.
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemples :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google-t5/t5-small")

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

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

## T5EncoderModel[[transformers.T5EncoderModel]]

#### transformers.T5EncoderModel[[transformers.T5EncoderModel]]

```python
transformers.T5EncoderModel(config: T5Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1073)

**Paramètres :**

config ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle T5 brut qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.T5EncoderModel.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1096)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. T5 est un modèle avec des embeddings de position relative, vous pouvez donc rembourrer les entrées à la fois à droite et à gauche. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. Pour en savoir plus sur la préparation de `input_ids` pour le pré-entraînement, reportez-vous à [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

**Retourne :** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) et les entrées.

La méthode forward de [T5EncoderModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5EncoderModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5EncoderModel.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=input_ids)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
```

## T5ForSequenceClassification[[transformers.T5ForSequenceClassification]]

#### transformers.T5ForSequenceClassification[[transformers.T5ForSequenceClassification]]

```python
transformers.T5ForSequenceClassification(config: T5Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1144)

**Paramètres :**

config ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Modèle T5 avec une tête de classification de séquence au sommet (une couche linéaire au-dessus de la sortie agrégée), par exemple pour les tâches GLUE.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.T5ForSequenceClassification.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1155)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. T5 est un modèle avec des embeddings de position relative, vous pouvez donc rembourrer les entrées à la fois à droite et à gauche. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les input IDs ?](../glossary#input-ids) Pour en savoir plus sur la préparation de `input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée du décodeur dans le vocabulaire. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les IDs d'entrée du décodeur ?](../glossary#decoder-input-ids) T5 utilise `pad_token_id` comme jeton de départ pour la génération de `decoder_input_ids`. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_input_ids` (voir `past_key_values`). Pour en savoir plus sur la préparation de `decoder_input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [Entraînement de T5](./t5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Comportement par défaut : générer un tenseur qui ignore les jetons de remplissage dans `decoder_input_ids`. Un masque causal sera également utilisé par défaut.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *facultatif*) : Tuple composé de (`last_hidden_state`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `last_hidden_state` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisé dans l'attention croisée du décodeur.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `decoder_input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_inputs_embeds` (voir `past_key_values`). Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `decoder_input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. Si `decoder_input_ids` et `decoder_inputs_embeds` sont tous deux non définis, `decoder_inputs_embeds` prend la valeur de `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification/régression de séquence. Les indices doivent être dans `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1`, une perte de régression est calculée (perte du carré moyen). Si `config.num_labels > 1`, une perte de classification est calculée (entropie croisée).

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) et les entrées.

La méthode forward de [T5ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5ForSequenceClassification) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `label` est fourni) -- Perte de classification (ou de régression si config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, config.num_labels)`) -- Scores de classification (ou de régression si config.num_labels==1) (avant SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple de classification mono-étiquette :

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5ForSequenceClassification.from_pretrained("google-t5/t5-small")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = T5ForSequenceClassification.from_pretrained("google-t5/t5-small", num_labels=num_labels)

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

Exemple de classification multi-étiquettes :

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5ForSequenceClassification.from_pretrained("google-t5/t5-small", problem_type="multi_label_classification")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = T5ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google-t5/t5-small", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

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

## T5ForTokenClassification[[transformers.T5ForTokenClassification]]

#### transformers.T5ForTokenClassification[[transformers.T5ForTokenClassification]]

```python
transformers.T5ForTokenClassification(config: T5Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1283)

**Paramètres :**

config ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le transformeur T5 avec une tête de classification de jetons au sommet (une couche linéaire au-dessus de la sortie des états cachés), par exemple pour des tâches de reconnaissance d'entités nommées (NER).

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.T5ForTokenClassification.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1295)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. T5 est un modèle avec des embeddings de position relative, vous pouvez donc rembourrer les entrées à la fois à droite et à gauche. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les input IDs ?](../glossary#input-ids) Pour en savoir plus sur la préparation de `input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification de jetons. Les indices doivent être dans `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

**Retourne :** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) et les entrées.

La méthode forward de [T5ForTokenClassification](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5ForTokenClassification) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de classification.
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Scores de classification (avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5ForTokenClassification.from_pretrained("google-t5/t5-small")

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

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

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

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

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

## T5ForQuestionAnswering[[transformers.T5ForQuestionAnswering]]

#### transformers.T5ForQuestionAnswering[[transformers.T5ForQuestionAnswering]]

```python
transformers.T5ForQuestionAnswering(config: T5Config)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1342)

**Paramètres :**

config ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le transformeur T5 avec une tête de classification de segments au sommet pour les tâches de question-réponse extractives comme SQuAD (une couche linéaire au-dessus de la sortie des états cachés pour calculer `span start logits` et `span end logits`).

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.T5ForQuestionAnswering.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py#L1379)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. T5 est un modèle avec des embeddings de position relative, vous pouvez donc rembourrer les entrées à la fois à droite et à gauche. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les input IDs ?](../glossary#input-ids) Pour en savoir plus sur la préparation de `input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [T5 Training](./t5#training).

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée du décodeur dans le vocabulaire. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les IDs d'entrée du décodeur ?](../glossary#decoder-input-ids) T5 utilise `pad_token_id` comme jeton de départ pour la génération de `decoder_input_ids`. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_input_ids` (voir `past_key_values`). Pour en savoir plus sur la préparation de `decoder_input_ids` pour le pré-entraînement, consultez [Entraînement de T5](./t5#training).

decoder_attention_mask (`torch.BoolTensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length)`, *facultatif*) : Comportement par défaut : générer un tenseur qui ignore les jetons de remplissage dans `decoder_input_ids`. Un masque causal sera également utilisé par défaut.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *facultatif*) : le tuple est composé de (`last_hidden_state`, *facultatif* : `hidden_states`, *facultatif* : `attentions`) `last_hidden_state` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) est une séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisé dans l'attention croisée du décodeur.

start_positions (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour la position (index) du début de l'interval étiqueté, utilisées pour le calcul de la perte de classification de jetons. Les positions sont limitées à la longueur de la séquence (`sequence_length`). Les positions situées en dehors de la séquence ne sont pas prises en compte pour le calcul de la perte.

end_positions (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour la position (index) de la fin de l'intervalle étiqueté, utilisées pour calculer la perte de classification de jetons. Les positions sont limitées à la longueur de la séquence (`sequence_length`). Les positions situées en dehors de la séquence ne sont pas prises en compte pour le calcul de la perte.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `decoder_input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Si `past_key_values` est utilisé, il est facultatif de n'entrer que les derniers `decoder_inputs_embeds` (voir `past_key_values`). Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `decoder_input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle. Si `decoder_input_ids` et `decoder_inputs_embeds` sont tous deux non définis, `decoder_inputs_embeds` prend la valeur de `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([T5Config](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5Config)) et les entrées.

La méthode forward de [T5ForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/fr/model_doc/t5#transformers.T5ForQuestionAnswering) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- La perte totale d'extraction de spans est la somme d'une entropie croisée pour les positions de début et de fin.
- **start_logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) -- Scores de début de segment (avant SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) -- Scores de fin de segment (avant SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5ForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
>>> model = T5ForQuestionAnswering.from_pretrained("google-t5/t5-small")

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

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

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

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

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

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