# HyperCLOVA X

## Tổng quan

HyperCLOVA X SEED Think là mô hình ngôn ngữ của NAVER Cloud, kết hợp kỹ thuật cắt tỉa (pruning) và chưng cất kiến thức (knowledge distillation) với khả năng suy luận tiên tiến. Mô hình 14B có kiến trúc dựa trên Transformer với Peri-Layer Normalization và Maximal Update Parameterization (μP), 14,74 tỷ tham số và độ dài ngữ cảnh 32k. Nó hỗ trợ suy luận hai chế độ (think / non-think) và gọi hàm (function calling) thông qua định dạng dựa trên ChatML.

Mô hình được huấn luyện bằng một pipeline RL đa giai đoạn (SFT → RLVR → Length Controllability → joint RLHF+RLVR) và đạt hiệu suất mạnh mẽ trên các benchmark ngôn ngữ tiếng Hàn và các tác vụ suy luận.

HyperCLOVA X có mức độ tương đồng cao về mặt triển khai với [Granite](./granite), với các thay đổi sau:

- **Maximal Update Parametrization (MuP)**: sử dụng các hệ số tỷ lệ theo cấu hình (`attention_multiplier`, `residual_multiplier`, `embedding_multiplier`, `logits_scaling`) để cho phép huấn luyện ổn định trên các kích thước mô hình khác nhau. `head_dim` (mặc định là `hidden_size // num_attention_heads`) được dùng để tính `attention_multiplier` mặc định.
- **Chuẩn hóa Peri-Layer** (tùy chọn): áp dụng một RMSNorm bổ sung sau đầu ra của mỗi lớp con khi `use_post_norm=True`.

Mô hình này được đóng góp bởi [NAVER Cloud HyperCLOVA X Team](https://huggingface.co/naver-hyperclovax). Mô hình gốc có thể được tìm thấy tại [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B).

## Cách sử dụng

Mô hình sử dụng định dạng dựa trên ChatML với các token đặc biệt `<|im_start|>`, `<|im_end|>`, `<|endofturn|>` và `<|stop|>`. Phương thức `apply_chat_template` chấp nhận các kwargs sau:

- `force_reasoning=True` — luôn suy nghĩ trước khi trả lời
- `skip_reasoning=True` — luôn trả lời trực tiếp (chế độ không suy nghĩ)
- Default (`None`) — mô hình tự quyết định dựa trên ngữ cảnh

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is the capital of South Korea?"},
]
# Pass force_reasoning=True to always think, or skip_reasoning=True to skip thinking.
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    # force_reasoning=True,
    # skip_reasoning=True,
).to(model.device)

output = model.generate(
    **model_inputs,
    tokenizer=tokenizer,
)
print(tokenizer.decode(output[0][model_inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
```

## HyperCLOVAXConfig[[transformers.HyperCLOVAXConfig]]

#### transformers.HyperCLOVAXConfig[[transformers.HyperCLOVAXConfig]]

```python
transformers.HyperCLOVAXConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 32000, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_bias: bool = False, embedding_multiplier: float | int = 1.0, logits_scaling: float | int = 1.0, residual_multiplier: float | int = 1.0, attention_multiplier: float | None = None, head_dim: int | None = None, use_post_norm: bool = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/configuration_hyperclovax.py#L29)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `32000`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4096`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `11008`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `32`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `32`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

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

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

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2048`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

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

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

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

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

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Id của token được sử dụng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `2`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

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

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

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

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

mlp_bias (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có sử dụng bias trong các lớp up_proj, down_proj và gate_proj của các lớp MLP hay không.

embedding_multiplier (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `1.0`) : Hệ số tỷ lệ được áp dụng cho đầu ra của nhúng token. Được sử dụng trong MuP để kiểm soát tỷ lệ kích hoạt nhúng.

logits_scaling (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1.0`) : Hệ số **nhân** vào logits cuối cùng trước khi tính toán loss hoặc lấy mẫu. Được sử dụng trong MuP để đảm bảo quy mô đầu ra nhất quán giữa các kích thước mô hình. Lưu ý: khác với [GraniteConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/granite#transformers.GraniteConfig), đây là một hệ số nhân, không phải hệ số chia.

residual_multiplier (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `1.0`) : Hệ số tỷ lệ được áp dụng cho đầu ra của mỗi lớp con trước khi cộng vào luồng dư. Được sử dụng trong Maximal Update Parametrization (MuP) để ổn định quá trình huấn luyện giữa các kích thước mô hình.

attention_multiplier (`float`, *optional*, mặc định là `head_dim ** -0.5`) : Hệ số tỷ lệ được áp dụng cho attention logits trước softmax, thay thế cho việc tỷ lệ chuẩn `1 / sqrt(head_dim)`. Đặt rõ ràng cho huấn luyện dựa trên MuP; khi `None`, mặc định là giá trị chuẩn.

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

use_post_norm (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có áp dụng một lớp RMSNorm bổ sung sau đầu ra của mỗi lớp con (Chuẩn hóa Peri-Layer) hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một HyperCLOVAXModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Hyperclovax 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 [naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B](https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B)

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

```python
>>> from transformers import HyperCLOVAXModel, HyperCLOVAXConfig

>>> # Initializing a HyperCLOVAX style configuration
>>> configuration = HyperCLOVAXConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = HyperCLOVAXModel(configuration)

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

#### validate_architecture[[transformers.HyperCLOVAXConfig.validate_architecture]]

```python
validate_architecture()
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/configuration_hyperclovax.py#L125)

Kiểm tra xem `hidden_size` có chia hết cho `num_attention_heads` hay không.

## HyperCLOVAXModel[[transformers.HyperCLOVAXModel]]

#### transformers.HyperCLOVAXModel[[transformers.HyperCLOVAXModel]]

```python
transformers.HyperCLOVAXModel(config: HyperCLOVAXConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L356)

**Tham số:**

config ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) : 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 Hyperclovax cơ bản, xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

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

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

#### forward[[transformers.HyperCLOVAXModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, 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/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L374)

**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)

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

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.

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

Một [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) 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 ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) và đầu vào.

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

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

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

  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** (`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 self-attention và tùy chọn nếu `config.is_encoder_decoder=True` trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **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.

## HyperCLOVAXForCausalLM[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM]]

#### transformers.HyperCLOVAXForCausalLM[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM]]

```python
transformers.HyperCLOVAXForCausalLM(config: HyperCLOVAXConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L434)

**Tham số:**

config ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) : 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 Hyperclovax cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả.

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

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

#### forward[[transformers.HyperCLOVAXForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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/hyperclovax/modeling_hyperclovax.py#L449)

**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)

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

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 shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả. Chỉ số phải nằm trong `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (bị mask), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn trong `[0, ..., config.vocab_size]`.  Các nhãn được **lệch đi bên trong** để `labels[..., 1:]` được dùng để dự đoán `logits[..., :-1, :]`. Hãy truyền các nhãn chưa bị lệch, khớp với `input_ids` (tức là `labels = input_ids`). **Không** tự lệch các nhãn trước khi truyền chúng.  Nếu các nhãn đã bị lệch (ví dụ khi dùng sequence parallelism), hãy truyền chúng dưới dạng tham số từ khóa `shift_labels` và chúng sẽ được dùng nguyên vẹn. `labels` vẫn phải được truyền để tổn thất được tính toán.

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

Một [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) 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 ([HyperCLOVAXConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [HyperCLOVAXForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/hyperclovax#transformers.HyperCLOVAXForCausalLM) 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).
- **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 self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào `past_key_values`) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

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

Ví dụ:

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

>>> model = HyperCLOVAXForCausalLM.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me? Are you okay?" The man was confused and answered, "Yes." Then the woman asked.
```