# MarianMT

[MarianMT](https://huggingface.co/papers/1804.00344) là mô hình dịch máy được huấn luyện bằng framework Marian, được viết hoàn toàn bằng C++. Framework này bao gồm engine tự vi phân tùy chỉnh và các meta-algorithm hiệu quả để huấn luyện các mô hình encoder-decoder như BART.

Tất cả các mô hình MarianMT là transformer encoder-decoder với 6 lớp trong mỗi thành phần, sử dụng positional embeddings sinusoidal tĩnh, không có layernorm embedding, và mô hình bắt đầu tạo ra với prefix `pad_token_id` thay vì `<s/>`.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint MarianMT gốc dưới tổ chức [Nhóm Nghiên cứu Công nghệ Ngôn ngữ tại Đại học Helsinki](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/models?search=opus-mt).

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

Ví dụ dưới đây minh họa cách dịch văn bản bằng [Pipeline](/docs/transformers/main/vi/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) hoặc lớp [AutoModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline("translation_en_to_de", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-de", device=0)
pipeline("Hello, how are you?")
```

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")

inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

Sử dụng [AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139) để hiểu rõ hơn về các token mà mô hình có thể và không thể chú ý đến.

```python
from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer

visualizer = AttentionMaskVisualizer("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
visualizer("Hello, how are you?")
```

   

## Ghi chú

- Các mô hình MarianMT có kích thước ~298MB trên đĩa và có hơn 1000 mô hình. Xem [danh sách](https://huggingface.co/Helsinki-NLP) này để biết các cặp ngôn ngữ được hỗ trợ. Các mã ngôn ngữ có thể không nhất quán. Các mã hai chữ số có thể tìm thấy [tại đây](https://developers.google.com/admin-sdk/directory/v1/languages) trong khi các mã ba chữ số có thể cần tìm kiếm thêm.
- Các mô hình yêu cầu tiền xử lý BPE không được hỗ trợ.
- Tất cả tên model đều sử dụng định dạng sau: `Helsinki-NLP/opus-mt-{src}-{tgt}`. Các mã ngôn ngữ có định dạng như `es_AR` thường chỉ đến `code_{region}`. Ví dụ, `es_AR` chỉ đến tiếng Tây Ban Nha từ Argentina.
- Nếu một model có thể xuất ra nhiều ngôn ngữ, hãy thêm ngôn ngữ đầu ra mong muốn vào đầu `src_txt` như minh họa bên dưới. Các model đa ngôn ngữ mới từ [Tatoeba-Challenge](https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge) yêu cầu mã ngôn ngữ 3 ký tự.

```python
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

# Model trained on multiple source languages → multiple target languages
# Example: multilingual to Arabic (arb)
model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-mul-mul"  # Tatoeba Challenge model
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Prepend the desired output language code (3-letter ISO 639-3)
src_texts = ["arb>> Hello, how are you today?"]

# Tokenize and translate
inputs = tokenizer(src_texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)
translated = model.generate(**inputs)

# Decode and print result
translated_texts = tokenizer.batch_decode(translated, skip_special_tokens=True)
print(translated_texts[0])
```

- Các mô hình đa ngôn ngữ cũ hơn sử dụng mã ngôn ngữ 2 ký tự.

```python
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

# Example: older multilingual model (like en → many)
model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ROMANCE"  # English → French, Spanish, Italian, etc.
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Prepend the 2-letter ISO 639-1 target language code (older format)
src_texts = [">>fr<< Hello, how are you today?"]

# Tokenize and translate
inputs = tokenizer(src_texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)
translated = model.generate(**inputs)

# Decode and print result
translated_texts = tokenizer.batch_decode(translated, skip_special_tokens=True)
print(translated_texts[0])
```

## MarianConfig[[transformers.MarianConfig]]

#### transformers.MarianConfig[[transformers.MarianConfig]]

```python
transformers.MarianConfig(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 = 58101, decoder_vocab_size: int | None = None, max_position_embeddings: int = 1024, encoder_layers: int = 12, encoder_ffn_dim: int = 4096, encoder_attention_heads: int = 16, decoder_layers: int = 12, decoder_ffn_dim: int = 4096, decoder_attention_heads: int = 16, encoder_layerdrop: float | int = 0.0, decoder_layerdrop: float | int = 0.0, use_cache: bool = True, activation_function: str = 'gelu', d_model: int = 1024, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, init_std: float = 0.02, decoder_start_token_id: int = 58100, scale_embedding: bool = False, pad_token_id: int | None = 58100, eos_token_id: int | list[int] | None = 0, bos_token_id: int | None = None, forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 0, share_encoder_decoder_embeddings: bool = True, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

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

**Tham số:**

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

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `58101`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

decoder_vocab_size (`int`, *tuỳ chọn*) : Kích thước từ vựng của embedding trong lớp decoder.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

encoder_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `12`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ mã hóa Transformer. Sẽ sử dụng cùng giá trị với `num_layers` nếu không được đặt.

encoder_ffn_dim (`int`, *optional*, mặc định là `4096`) : Chiều của lớp "intermediate" (thường được gọi là feed-forward) trong encoder.

encoder_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `16`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ mã hóa Transformer.

decoder_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `12`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống với `num_layers`.

decoder_ffn_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4096`) : Độ lớn chiều của lớp "trung gian" (thường được gọi là lớp feed-forward) trong bộ giải mã.

decoder_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `16`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Xác suất LayerDrop cho encoder. Xem [bài báo LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) để biết thêm chi tiết.

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Xác suất LayerDrop cho bộ giải mã. Xem [bài báo LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) để biết thêm chi tiết.

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.

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

d_model (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Kích thước của các lớp encoder và lớp pooler.

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

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

activation_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các kích hoạt bên trong lớp liên kết đầy đủ.

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

decoder_start_token_id (`int`, *optional*, mặc định là `58100`) : Nếu một mô hình encoder-decoder bắt đầu giải mã bằng một token khác với `bos`, đây là id của token đó.

scale_embedding (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có nên chia embeddings cho sqrt(d_model) để chuẩn hóa hay không.

pad_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `58100`) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

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

forced_eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : id của token được ép buộc làm token được tạo ra cuối cùng khi đạt đến `max_length`. Thường được đặt thành `eos_token_id`.

share_encoder_decoder_embeddings (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên liên kết và chia sẻ embedding của encoder và decoder hay không

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

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 MarianModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Marian 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 [Helsinki-NLP/opus-mt-en-de](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-de)

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

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import MarianModel, MarianConfig

>>> # Initializing a Marian Helsinki-NLP/opus-mt-en-de style configuration
>>> configuration = MarianConfig()

>>> # Initializing a model from the Helsinki-NLP/opus-mt-en-de style configuration
>>> model = MarianModel(configuration)

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

## MarianTokenizer[[transformers.MarianTokenizer]]

#### transformers.MarianTokenizer[[transformers.MarianTokenizer]]

```python
transformers.MarianTokenizer(source_spm, target_spm, vocab, target_vocab_file = None, source_lang = None, target_lang = None, unk_token = '<unk>', eos_token = '</s>', pad_token = '<pad>', model_max_length = 512, sp_model_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, separate_vocabs = False, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/tokenization_marian.py#L45)

**Tham số:**

source_spm (`str`) : tệp [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (thường có phần mở rộng .spm) chứa từ vựng cho ngôn ngữ nguồn.

target_spm (`str`) : tệp [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (thường có phần mở rộng .spm) chứa từ vựng cho ngôn ngữ đích.

source_lang (`str`, *tùy chọn*) : Một chuỗi đại diện cho ngôn ngữ nguồn.

target_lang (`str`, *tùy chọn*) : Một chuỗi đại diện cho ngôn ngữ đích.

unk_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<unk>"`) : Token không xác định. Một token không có trong từ vựng sẽ không thể được chuyển đổi thành ID và sẽ được gán thành token này thay thế.

eos_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"</s>"`) : Token kết thúc chuỗi.

pad_token (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"<pad>"`) : Token được sử dụng để đệm, chẳng hạn khi xử lý các lô (batch) các chuỗi có độ dài khác nhau.

model_max_length (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 512) : Độ dài câu tối đa mà mô hình chấp nhận.

additional_special_tokens (`list[str]`, *tùy chọn*, mặc định là `["<eop>", "<eod>"]`) : Các token đặc biệt bổ sung được sử dụng bởi tokenizer.

sp_model_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Sẽ được truyền vào phương thức `SentencePieceProcessor.__init__()`. [Python wrapper for SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece/tree/master/python) có thể được sử dụng, trong số nhiều mục đích khác, để thiết lập:  - `enable_sampling`: Bật chuẩn hóa subword. - `nbest_size`: Tham số lấy mẫu cho unigram. Không hợp lệ cho BPE-Dropout.  - `nbest_size = {0,1}`: Không thực hiện lấy mẫu. - `nbest_size > 1`: lấy mẫu từ các kết quả nbest_size. - `nbest_size < 0`: giả định rằng nbest_size là vô hạn và lấy mẫu từ tất cả các giả thuyết (lattice) bằng thuật toán forward-filtering-and-backward-sampling.  - `alpha`: Tham số làm mượt cho việc lấy mẫu unigram, và xác suất dropout của các thao tác merge cho BPE-dropout.

Xây dựng bộ phân từ Marian. Dựa trên [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece).

Tokenizer này kế thừa từ [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/main/vi/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend), lớp chứa hầu hết các phương thức chính. Người dùng nên tham khảo siêu lớp này để biết thêm thông tin về các phương thức đó.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import MarianForCausalLM, MarianTokenizer

>>> model = MarianForCausalLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
>>> tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
>>> src_texts = ["I am a small frog.", "Tom asked his teacher for advice."]
>>> tgt_texts = ["Ich bin ein kleiner Frosch.", "Tom bat seinen Lehrer um Rat."]  # optional
>>> inputs = tokenizer(src_texts, text_target=tgt_texts, return_tensors="pt", padding=True)

>>> outputs = model(**inputs)  # should work
```

#### build_inputs_with_special_tokens[[transformers.MarianTokenizer.build_inputs_with_special_tokens]]

```python
build_inputs_with_special_tokens(token_ids_0, token_ids_1 = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/tokenization_marian.py#L295)

Xây dựng đầu vào mô hình từ một chuỗi bằng cách thêm eos_token_id.

## MarianModel[[transformers.MarianModel]]

#### transformers.MarianModel[[transformers.MarianModel]]

```python
transformers.MarianModel(config: MarianConfig)
```

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

**Tham số:**

config ([MarianConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)) : 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 Marian cơ bản, xuất ra các hidden-state thô mà không có 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.MarianModel.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.Tensor] = None, encoder_outputs: tuple[torch.Tensor] | transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L705)

**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)

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

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

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Hành vi mặc định: tạo một tensor bỏ qua các token pad trong `decoder_input_ids`. Mặt nạ nhân quả (causal mask) cũng sẽ được sử dụng theo mặc định.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ví dụ:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
>>> model = MarianModel.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")

>>> inputs = tokenizer("Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt")
>>> decoder_inputs = tokenizer(
...     "<pad> Studien haben gezeigt dass es hilfreich ist einen Hund zu besitzen",
...     return_tensors="pt",
...     add_special_tokens=False,
... )
>>> outputs = model(input_ids=inputs.input_ids, decoder_input_ids=decoder_inputs.input_ids)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 26, 512]
```

## MarianMTModel[[transformers.MarianMTModel]]

#### transformers.MarianMTModel[[transformers.MarianMTModel]]

```python
transformers.MarianMTModel(config: MarianConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L801)

**Tham số:**

config ([MarianConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)) : 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 Marian có đầu mô hình hóa ngôn ngữ. Có thể được sử dụng cho việc tóm tắt.

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.MarianMTModel.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.Tensor] = None, encoder_outputs: tuple[torch.Tensor] | transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L903)

**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)

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

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

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, target_sequence_length)`, *tùy chọn*) : Hành vi mặc định: tạo một tensor bỏ qua các token pad trong `decoder_input_ids`. Mặt nạ nhân quả (causal mask) cũng sẽ được sử dụng theo mặc định.

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

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

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

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

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, 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`).

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ví dụ:

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

>>> src = "fr"  # source language
>>> trg = "en"  # target language

>>> model_name = f"Helsinki-NLP/opus-mt-{src}-{trg}"
>>> model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

>>> sample_text = "où est l'arrêt de bus ?"
>>> batch = tokenizer([sample_text], return_tensors="pt")

>>> generated_ids = model.generate(**batch)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
"Where's the bus stop?"
```

## MarianForCausalLM[[transformers.MarianForCausalLM]]

#### transformers.MarianForCausalLM[[transformers.MarianForCausalLM]]

```python
transformers.MarianForCausalLM(config: MarianConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L1017)

#### forward[[transformers.MarianForCausalLM.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L1039)

**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)

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)

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention nếu mô hình được cấu hình như một decoder.

encoder_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 của đầu vào bộ mã hóa. Mặt nạ này được sử dụng trong chú ý chéo nếu mô hình được cấu hình như một bộ giải mã. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.

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

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

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có mặt nạ. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]` hoặc -100 (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (mặt nạ), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]`.

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

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

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

Một [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) 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 ([MarianConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [MarianForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/marian#transformers.MarianForCausalLM) 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.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số của cross attention sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu cross-attention.
- **past_key_values** (`Cache`, *tùy chọn*, được trả về khi `use_cache=True` được truyền vào hoặc khi `config.use_cache=True`) -- Đây là một instance của [Cache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.Cache). Để biết thêm chi tiết, hãy xem [hướng dẫn về kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) của chúng tôi.

  Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

Ví dụ:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en")
>>> model = MarianForCausalLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en")
>>> assert model.config.is_decoder, f"{model.__class__} has to be configured as a decoder."
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits
>>> expected_shape = [1, inputs.input_ids.shape[-1], model.config.vocab_size]
>>> list(logits.shape) == expected_shape
True
```