# Youtu-LLM

## Tổng quan

Mô hình Youtu-LLM được đề xuất trong [Báo cáo kỹ thuật Youtu-LLM](https://huggingface.co/papers/2512.24618) bởi nhóm Tencent Youtu.

Tóm tắt từ bài báo như sau: Chúng tôi giới thiệu Youtu-LLM, một mô hình ngôn ngữ nhẹ nhưng mạnh mẽ, hài hòa giữa hiệu quả tính toán cao và trí tuệ tác nhân bản địa. Khác với các mô hình nhỏ điển hình dựa vào chưng cất, Youtu-LLM (1.96B) được huấn luyện trước từ đầu để hệ thống hóa việc nuôi dưỡng khả năng suy luận và lập kế hoạch. Các bước tiến kỹ thuật chính như sau: (1) Kiến trúc gọn nhẹ hỗ trợ ngữ cảnh dài: Được xây dựng dựa trên kiến trúc Multi-Latent Attention (MLA) dày đặc với từ vựng STEM mới, Youtu-LLM hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 128k. Thiết kế này cho phép suy luận ngữ cảnh dài và theo dõi trạng thái vững chắc trong khi chiếm bộ nhớ tối thiểu, làm cho nó lý tưởng cho các tác vụ tác nhân và suy luận dài hạn. (2) Chương trình đào tạo "Commonsense-STEM-Agent" có nguyên tắc: Chúng tôi đã tuyển chọn một kho dữ liệu lớn với khoảng 11T token và triển khai chiến lược huấn luyện đa giai đoạn. Bằng cách dịch chuyển dần phân phối dữ liệu huấn luyện trước từ thông cảm chung chung sang các tác vụ STEM phức tạp và tác vụ tác nhân, chúng tôi đảm bảo mô hình đạt được các khả năng nhận thức sâu sắc thay vì sự phù hợp bề mặt. (3) Huấn luyện giữa tác nhân có thể mở rộng: Cụ thể cho huấn luyện giữa tác nhân, chúng tôi sử dụng các phương án xây dựng dữ liệu đa dạng để tổng hợp các quỹ đạo phong phú và đa dạng trong các lĩnh vực toán học, lập trình và sử dụng công cụ. Dữ liệu chất lượng cao này cho phép mô hình nội hóa hiệu quả các hành vi lập kế hoạch và phản tư. Các đánh giá rộng rãi cho thấy Youtu-LLM thiết lập một mức tiên tiến mới cho các LLM dưới 2B. Trên các bộ đánh giá chung, nó đạt hiệu suất cạnh tranh với các mô hình lớn hơn, trong khi trên các tác vụ cụ thể của tác nhân, nó vượt trội đáng kể so với các đường cơ sở SOTA hiện có, chứng minh rằng các mô hình nhẹ có thể sở hữu các khả năng tác nhân nội tại mạnh mẽ.

### Mẹo sử dụng

Mô hình sử dụng kiến trúc Multi-head Latent Attention (MLA) để suy luận hiệu quả. Mô hình có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ ngôn ngữ khác nhau sau khi được huấn luyện trước trên khoảng 11 nghìn tỷ token và trải qua các giai đoạn Supervised Fine-Tuning và Reinforcement Learning. Ví dụ sau minh họa cách tải mô hình, bật Reasoning Mode và sử dụng module re để phân tích "Thought Process" và "Final Answer" từ đầu ra.

```python
import re

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 1. Configure Model
model_id = "tencent/Youtu-LLM-2B"

# 2. Initialize Tokenizer and Model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto"
)

# 3. Construct Dialogue Input
prompt = "Hello"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

# Use apply_chat_template to construct input; set enable_thinking=True to activate Reasoning Mode
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True
).to(model.device)

# 4. Generate Response
outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.05
)

# 5. Parse Results
full_response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

def parse_reasoning(text):
    """Extract thought process within <think> tags and the subsequent answer content"""
    thought_pattern = r"<think>(.*?)</think>"
    match = re.search(thought_pattern, text, re.DOTALL)

    if match:
        thought = match.group(1).strip()
        answer = text.split("</think>")[-1].strip()
    else:
        thought = "(No explicit thought process generated)"
        answer = text
    return thought, answer

thought, final_answer = parse_reasoning(full_response)

print(f"\n{'='*20} Thought Process {'='*20}\n{thought}")
print(f"\n{'='*20} Final Answer {'='*20}\n{final_answer}")
```

Đã tạo:

``````text
==================== Thought Process ====================
The user greeted with 'Hello', which is a simple and friendly opening. Since the input is in English, I should respond in English as per the instruction. I need to introduce myself clearly according to the defined identity: state my name (Youtu-llm), developer (Tencent Youtu team), purpose (helping users solve problems), key capabilities (mathematics, coding, Agent), and goal (efficient and accurate problem-solving). The response should be welcoming and open-ended to encourage further interaction, while staying within the provided identity constraints. No extra information beyond what is specified should be added.

==================== Final Answer ====================
Hello! I am Youtu-llm, a large language model developed by the Tencent Youtu team. I am designed to assist users in solving various problems, excelling in tasks such as mathematics, coding, and Agent-related operations. My goal is to make problem-solving more efficient and accurate through intelligent interaction. How can I assist you today?
``````

### Chi tiết cấu hình chính

#### Chuyển đổi Chế độ Suy luận

Được điều khiển thông qua tham số `enable_thinking` trong phương thức `apply_chat_template`:

* **True (Mặc định được khuyến nghị):** Kích hoạt Chain of Thought; lý tưởng cho các tác vụ logic và suy luận phức tạp.
* **False:** Xuất kết quả trực tiếp; thời gian phản hồi nhanh hơn, phù hợp cho các cuộc trò chuyện đơn giản.

#### Tham số giải mã được khuyến nghị

Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn, chúng tôi đề xuất điều chỉnh các siêu tham số sau để đạt kết quả tạo ra tối ưu:

| Tham số | Chế độ Suy luận | Chế độ thông thường |
| --- | --- | --- |
| `do_sample` | `True` | `True` |
| `temperature` | **1.0** (Duy trì sự sáng tạo) | **0.7** (Kết quả ổn định hơn) |
| `top_p` | 0.95 | 0.8 |
| `top_k` | 20 | 20 |
| `repetition_penalty` | 1.05 | - |

> **Mẹo:** Khi sử dụng Reasoning Mode, giá trị `temperature` cao hơn giúp mô hình suy nghĩ sâu hơn và đa dạng hơn.

## YoutuConfig[[transformers.YoutuConfig]]

#### transformers.YoutuConfig[[transformers.YoutuConfig]]

```python
transformers.YoutuConfig(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 = 128256, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 6144, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 16, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = 1536, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float | None = None, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 128000, eos_token_id: int | list[int] | None = 128001, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, rope_interleave: bool | None = True, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, embedding_initializer_range: float | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/youtu/configuration_youtu.py#L36)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `128256`) : 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 `2048`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6144`) : 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`, *tuỳ chọn*, mặc định là `16`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `16`) : Đây là số lượng đầu key_value 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 đầu key và value nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các đầu 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`.

kv_lora_rank (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Bậc của các ma trận LoRA cho phép chiếu key và value.

q_lora_rank (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1536`) : Bậc của các ma trận LoRA cho phép chiếu truy vấn.

qk_rope_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `64`) : Kích thước của các đầu query/key sử dụng nhúng vị trí quay (rotary position embeddings).

v_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `128`) : Kích thước của các đầu giá trị.

qk_nope_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `128`) : Kích thước của các đầu query/key không sử dụng nhúng vị trí quay (rotary position embeddings).

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 `131072`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

initializer_range (`float`, *optional*) : 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`, *tùy chọn*, mặc định là `128000`) : Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `128001`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

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

rope_parameters (`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.

rope_interleave (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên xen kẽ các nhúng vị trí quay (rotary position embeddings) hay không.

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.

embedding_initializer_range (`float`, *optional*) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận nhúng.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một YoutuModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Youtu 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 [tencent/Youtu-LLM-2B](https://huggingface.co/tencent/Youtu-LLM-2B)

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

```python
>>> from transformers import YoutuModel, YoutuConfig
>>> # Initializing a Youtu-LLM-2B style configuration
>>> configuration = YoutuConfig()
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## YoutuModel[[transformers.YoutuModel]]

#### transformers.YoutuModel[[transformers.YoutuModel]]

```python
transformers.YoutuModel(config: YoutuConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/youtu/modeling_youtu.py#L468)

**Tham số:**

config ([YoutuConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig)) : 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 của mô hình.

Mô hình Youtu thuần túy, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

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

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

#### forward[[transformers.YoutuModel.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/youtu/modeling_youtu.py#L485)

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

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

## YoutuForCausalLM[[transformers.YoutuForCausalLM]]

#### transformers.YoutuForCausalLM[[transformers.YoutuForCausalLM]]

```python
transformers.YoutuForCausalLM(config: YoutuConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/youtu/modeling_youtu.py#L542)

**Tham số:**

config ([YoutuConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/youtu#transformers.YoutuConfig)) : 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 của mô hình.

Mô hình Youtu 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.YoutuForCausalLM.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/youtu/modeling_youtu.py#L557)

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

Phương thức forward của [YoutuForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/youtu#transformers.YoutuForCausalLM) 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, YoutuForCausalLM

>>> model = YoutuForCausalLM.from_pretrained("meta-youtu/Youtu-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-youtu/Youtu-2-7b-hf")

>>> 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?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```