# Qwen4-Exp

Qwen4-Exp được xây dựng dựa trên kiến trúc văn bản và đa phương thức hybrid của Qwen3.5 với ba thành phần chính: GatedResidual (GR), Qwen Sparse Attention (QSA) và Per-Layer Embedding (PLE).

GR là kiến trúc residual do Qwen phát triển, kết hợp Hyper-Connection với GatedNorm. Nó trộn nhiều luồng residual với cổng elementwise chi tiết trước mỗi khối attention và Mixture-of-Experts (MoE), sau đó kiểm soát lượng đầu ra của khối được đưa ngược lại vào từng luồng.

QSA sử dụng nhiều đầu truy vấn để chấm điểm các khối khóa đã nén, chọn ra các khối token liên tiếp có liên quan nhất và giữ nguyên khối cuối chưa hoàn chỉnh ở dạng không nén. Việc chọn lựa ở cấp độ khối này làm giảm chi phí lập chỉ mục và cải thiện tính cục bộ của bộ nhớ cho các chuỗi dài. Khi kết hợp với Gated DeltaNet, QSA giúp Qwen4-Exp trở thành kiến trúc lai đầu tiên tích hợp cả chú ý tuyến tính và chú ý thưa, cải thiện đáng kể hiệu quả suy luận cho các tác vụ ngữ cảnh dài.

PLE làm phong phú các lớp decoder được chọn bằng các đặc trưng từ vựng cụ thể cho từng lớp, được suy ra từ các n-gram token đã băm và một phép tích chập chiều sâu giãn nở.

## Mẹo sử dụng

- `ple_layer_ids` sử dụng chỉ số lớp decoder bắt đầu từ 1. Khi PLE được bật và model nhận `inputs_embeds`, hãy truyền các token id gốc qua `ple_input_ids`. Nếu `input_ids` được cung cấp, model sẽ tự động sử dụng chúng cho PLE.
- Trong quá trình tạo có cache, PLE duy trì cả ngữ cảnh n-gram và trạng thái của phép tích chập giãn nở. [DynamicCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) là mặc định được khuyến nghị, và [StaticCache](/docs/transformers/main/vi/internal/generation_utils#transformers.StaticCache) cũng được hỗ trợ. Việc cắt cache không được hỗ trợ khi PLE hoặc QSA được bật. Với việc offload cache, trạng thái của GatedDeltaNet, PLE và bộ chỉ mục QSA vẫn nằm trên thiết bị trong khi trạng thái key/value của attention được offload.
- `split_ngram_parts` kiểm soát các shard checkpoint logic cho mỗi bảng nhúng PLE n-gram lớn. Transformers nối các shard này dọc theo chiều từ vựng để tạo thành một trọng số runtime duy nhất. Mặc định, `save_pretrained(save_original_format=True)` ghi lại bố cục shard gốc đã được cấu hình.
- `hc_count` đặt số lượng luồng dư, và `hc_lowrank` đặt bậc của bộ trộn đầu vào GR được học.
- Việc cung cấp đầy đủ bộ trường QSA indexer cho phép chọn token thưa trên các lớp full-attention. Các chế độ chú ý Eager và SDPA được hỗ trợ; các backend khác được yêu cầu sẽ tự động chuyển về Eager. Biên dịch tự động cho quá trình sinh bị vô hiệu hóa vì việc chọn token phụ thuộc vào dữ liệu.
- `tp_plan="auto"` hỗ trợ sharding cho attention, MoE, GatedDeltaNet, QSA, GR và hàng từ vựng của bảng PLE. Cấu hình tùy chỉnh phải đảm bảo số đầu attention đã sharding, các chiều projection của QSA và GatedDeltaNet, độ rộng stream của GR, các chiều expert và từ vựng PLE đã padding đều chia hết cho kích thước TP. Đầu ra GR low-rank được nhân bản không thêm ràng buộc nào về tính chia hết.
- FSDP2 chia nhỏ (shard) các token embeddings và các lớp decoder trong khi giữ GR mixer cuối cùng ở trạng thái đã gom (gathered). TP và FSDP hiện không thể kết hợp với nhau, và không có kế hoạch pipeline-parallel nào được cung cấp.
- Sử dụng [Qwen4ExpForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForCausalLM) với [Qwen4ExpTextConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpTextConfig) để tạo văn bản thuần túy. Sử dụng [Qwen4ExpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration) với [Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig) cho các đầu vào đa phương tiện.

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

## Qwen4ExpConfig[[transformers.Qwen4ExpConfig]]

#### transformers.Qwen4ExpConfig[[transformers.Qwen4ExpConfig]]

```python
transformers.Qwen4ExpConfig(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, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 248056, video_token_id: int = 248057, vision_start_token_id: int = 248053, vision_end_token_id: int = 248054, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/configuration_qwen4_exp.py#L292)

**Tham số:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *tùy chọn*) : Đối tượng config hoặc từ điển của text backbone.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *tùy chọn*) : Đối tượng config hoặc từ điển của vision backbone.

image_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `248056`) : Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.

video_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `248057`) : Chỉ số token video được dùng làm ký tự thay thế cho các video đầu vào.

vision_start_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `248053`) : Token ID đánh dấu bắt đầu của một đoạn thị giác trong chuỗi đầu vào đa phương thức.

vision_end_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `248054`) : Token ID đánh dấu kết thúc của một đoạn thị giác trong chuỗi đầu vào đa phương thức.

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.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Qwen4ExpModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qwen4 Exp 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 [Qwen/Qwen4-Exp](https://huggingface.co/Qwen/Qwen4-Exp)

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 Qwen4ExpConfig, Qwen4ExpForConditionalGeneration

>>> configuration = Qwen4ExpConfig()
>>> model = Qwen4ExpForConditionalGeneration(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## Qwen4ExpTextConfig[[transformers.Qwen4ExpTextConfig]]

#### transformers.Qwen4ExpTextConfig[[transformers.Qwen4ExpTextConfig]]

```python
transformers.Qwen4ExpTextConfig(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 = 248320, hidden_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 40, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 2, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, 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, head_dim: int = 256, linear_conv_kernel_dim: int = 4, linear_key_head_dim: int = 128, linear_value_head_dim: int = 128, linear_num_key_heads: int = 16, linear_num_value_heads: int = 32, moe_intermediate_size: int = 512, shared_expert_intermediate_size: int = 512, num_experts_per_tok: int = 10, num_experts: int = 512, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, layer_types: list[str] | None = None, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, hc_count: int = 4, hc_lowrank: int = 320, ple_layer_ids: list[int] | None = None, ple_embed_dim: int | None = None, ple_conv_kernel_size: int = 4, ngram_size: int = 3, heads_per_ngram: int = 8, ngram_vocab_size_base: int = 20000000, make_ngram_vocab_size_divisible_by: int = 128, seed: int = 1234, split_ngram_parts: int = 512, indexer_n_heads: int | None = None, indexer_kv_heads: int | None = None, indexer_head_dim: int | None = None, indexer_budget: int | None = None, indexer_compress_ratio: int | None = None, norm_topk_prob: bool = True, output_gate_type: str | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/configuration_qwen4_exp.py#L29)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `248320`) : 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.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `40`) : 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`, *optional*, mặc định là `2`) : 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 `32768`) : 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.

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.

head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `256`) : Kích thước chiều đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

linear_conv_kernel_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Kích thước kernel của phép卷积 được sử dụng trong các lớp linear attention.

linear_key_head_dim (`int`, *optional*, mặc định là 128) : Kích thước của mỗi key head trong linear attention.

linear_value_head_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 128) : Kích thước của mỗi đầu giá trị trong linear attention.

linear_num_key_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 16) : Số lượng đầu khóa (key heads) được sử dụng trong các lớp chú ý tuyến tính (linear attention).

linear_num_value_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 32) : Số lượng đầu giá trị (value heads) được sử dụng trong các lớp chú ý tuyến tính (linear attention).

moe_intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến.

shared_expert_intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia dùng chung.

num_experts_per_tok (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `10`) : Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token.

num_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Số lượng chuyên gia được định tuyến trong các lớp MoE.

output_router_logits (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem có nên trả về logits của router từ mô hình hay không. Bật tùy chọn này cũng cho phép mô hình xuất ra tổn thất bổ trợ, bao gồm tổn thất cân bằng tải và tổn thất z của router.

router_aux_loss_coef (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `0.001`) : Hệ số tổn thất cân bằng tải phụ. Được sử dụng để phạt việc định tuyến chuyên gia không đồng đều trong các mô hình MoE.

layer_types (`list[str]`, *tùy chọn*) : Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với loại lớp của nó. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.

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

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

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

hc_count (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Số lượng luồng dư thừa được sử dụng bởi các siêu kết nối.

hc_lowrank (`int`, *optional*, mặc định là 320) : Rank của bộ trộn đầu vào hyper-connection đã học.

ple_layer_ids (`list[int]`, *tùy chọn*) : Các id lớp decoder bắt đầu từ 1 sử dụng Per-Layer Embedding (PLE).

ple_embed_dim (`int`, *optional*) : Tổng số chiều của các embedding được nối từ tất cả các đầu n-gram trong mỗi module PLE. Mặc định là `hidden_size`.

ple_conv_kernel_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Kích thước kernel của phép tích chập depthwise có giãn nở trong mỗi module PLE.

ngram_size (`int`, *optional*, mặc định là 3) : N-gram token lớn nhất được biểu diễn bởi PLE.

heads_per_ngram (`int`, *optional*, mặc định là 8) : Số lượng đầu embedding được băm độc lập cho mỗi bậc n-gram.

ngram_vocab_size_base (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 20000000) : Giới hạn dưới được sử dụng để suy ra kích thước từ vựng nguyên tố riêng biệt cho mỗi đầu n-gram băm.

make_ngram_vocab_size_divisible_by (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 128) : Hệ số chia được dùng để đệm cho bảng từ vựng n-gram embedding kết hợp.

seed (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1234) : Hạt giống (seed) được sử dụng để suy ra một cách tất định các hệ số nhân hash n-gram cho từng lớp.

split_ngram_parts (`int`, *optional*, mặc định là 512) : Số lượng shard checkpoint được sử dụng cho mỗi bảng nhúng n-gram PLE. Khi tải, các shard sẽ được nối lại thành một nhúng runtime duy nhất, trong khi `save_pretrained` khôi phục bố cục shard đã cấu hình.

indexer_n_heads (`int`, *optional*) : Số lượng query heads được sử dụng bởi QSA token indexer. Việc đặt giá trị này sẽ kích hoạt QSA trên các lớp full-attention.

indexer_kv_heads (`int`, *optional*) : Số lượng đầu khóa của bộ chỉ mục. Qwen4-Exp QSA yêu cầu một đầu khóa.

indexer_head_dim (`int`, *optional*) : Kích thước của mỗi đầu truy vấn và khóa của bộ chỉ mục QSA.

indexer_budget (`int`, *tuỳ chọn*) : Số lượng token tối đa được chọn từ các khối nén hoàn chỉnh cho mỗi truy vấn.

indexer_compress_ratio (`int`, *optional*) : Số lượng khóa token liên tiếp được trung bình hóa vào một khối chỉ mục QSA.

norm_topk_prob (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên chuẩn hóa trọng số của các chuyên gia được định tuyến hay không.

output_gate_type (`str`, *tùy chọn*) : Hàm kích hoạt được sử dụng bởi cổng đầu ra của linear attention. Nếu không được đặt, `hidden_act` sẽ được sử dụng.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Qwen4ExpModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qwen4 Exp 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 [Qwen/Qwen4-Exp](https://huggingface.co/Qwen/Qwen4-Exp)

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.

#### validate_architecture[[transformers.Qwen4ExpTextConfig.validate_architecture]]

```python
validate_architecture()
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/configuration_qwen4_exp.py#L187)

Một phần của xác thực do `@strict` hỗ trợ. Xác thực các bất biến kiến trúc của Qwen4-Exp.

## Qwen4ExpVisionConfig[[transformers.Qwen4ExpVisionConfig]]

#### transformers.Qwen4ExpVisionConfig[[transformers.Qwen4ExpVisionConfig]]

```python
transformers.Qwen4ExpVisionConfig(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, depth: int = 27, hidden_size: int = 1152, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', intermediate_size: int = 4304, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, out_hidden_size: int = 3584, num_position_embeddings: int = 2304, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/configuration_qwen4_exp.py#L261)

**Tham số:**

depth (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `27`) : Số lượng lớp Transformer trong bộ mã hóa thị giác.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1152`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

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

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4304`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

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

in_channels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3`) : Số lượng kênh đầu vào.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `16`) : Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.

spatial_merge_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2`) : Kích thước của cửa sổ hợp nhất không gian được sử dụng để giảm số lượng token thị giác bằng cách hợp nhất các patch lân cận.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `2`) : Kích thước patch thời gian được sử dụng trong nhúng patch 3D cho đầu vào video.

out_hidden_size (`int`, *optional*, mặc định là 3584) : Kích thước ẩn đầu ra của mô hình thị giác.

num_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 2304) : 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.

rope_parameters (`dict`, *tùy chọn*) : 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.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Qwen4ExpModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Qwen4 Exp 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 [Qwen/Qwen4-Exp](https://huggingface.co/Qwen/Qwen4-Exp)

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.

## Qwen4ExpVisionModel[[transformers.Qwen4ExpVisionModel]]

#### transformers.Qwen4ExpVisionModel[[transformers.Qwen4ExpVisionModel]]

```python
transformers.Qwen4ExpVisionModel(config: Qwen4ExpVisionConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1905)

**Tham số:**

config ([Qwen4ExpVisionConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpVisionConfig)) : 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 Qwen4 Exp thô, 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.Qwen4ExpVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1942)

**Tham số:**

hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(seq_len, hidden_size)`) : Trạng thái ẩn cuối cùng của mô hình.

grid_thw (`torch.Tensor` có hình dạng `(num_images_or_videos, 3)`) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của mỗi hình ảnh trong LLM.

**Trả về:** `torch.Tensor`

hidden_states.

## Qwen4ExpTextModel[[transformers.Qwen4ExpTextModel]]

#### transformers.Qwen4ExpTextModel[[transformers.Qwen4ExpTextModel]]

```python
transformers.Qwen4ExpTextModel(config: Qwen4ExpTextConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1353)

**Tham số:**

config ([Qwen4ExpTextConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpTextConfig)) : 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 Qwen4 Exp Text thuần túy, 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.Qwen4ExpTextModel.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, ple_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1373)

**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`).

ple_input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Các token id gốc được sử dụng bởi Per-Layer Embedding (PLE). Điều này chỉ cần thiết khi PLE được bật và `inputs_embeds` được truyền thay vì `input_ids`.

**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 phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Qwen4ExpTextModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpTextModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

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

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

  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.

## Qwen4ExpModel[[transformers.Qwen4ExpModel]]

#### transformers.Qwen4ExpModel[[transformers.Qwen4ExpModel]]

```python
transformers.Qwen4ExpModel(config: Qwen4ExpConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1992)

**Tham số:**

config ([Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig)) : 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 Qwen4 Exp thô, 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.Qwen4ExpModel.forward]]

```python
forward(input_ids: 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, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L2272)

**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.

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). Xem [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) sử dụng [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) để xử lý ảnh).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với video đầu vào. Giá trị pixel của video có thể được lấy bằng [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). Xem [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) sử dụng [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) để xử lý video).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` có hình dạng `(num_images, 3)`, *tùy chọn*) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của mỗi hình ảnh trong LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` có hình dạng `(num_videos, 3)`, *tùy chọn*) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của mỗi video trong LLM.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào khớp với từng chế độ. Ví dụ: văn bản (0), hình ảnh (1), video (2). Có thể lấy các id loại token đa chế độ bằng cách sử dụng [AutoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Xem [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) để biết thêm chi tiết.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *tùy chọn*) : Dict trong đó các khóa là các chế độ (modalities) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple bao gồm (`pooler_output`, *tùy chọn*: `last_hidden_states`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `pooler_output` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các đặc trưng đa chế độ của bộ mã hóa được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

**Trả về:** `MoeModelOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `MoeModelOutputWithPast` 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 ([Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Qwen4ExpModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

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

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
- **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.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_probs=True` và `config.add_router_probs=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_probs=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logits thô (sau softmax) được tính bởi các router MoE, các thuật ngữ này được sử dụng để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

## Qwen4ExpForCausalLM[[transformers.Qwen4ExpForCausalLM]]

#### transformers.Qwen4ExpForCausalLM[[transformers.Qwen4ExpForCausalLM]]

```python
transformers.Qwen4ExpForCausalLM(config: Qwen4ExpTextConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1568)

**Tham số:**

config ([Qwen4ExpTextConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpTextConfig)) : 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 Qwen4 Exp 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.Qwen4ExpForCausalLM.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, output_router_logits: 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/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L1588)

**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`).

output_router_logits (`bool`, *tùy chọn*) : Có trả về logits của tất cả các router hay không. Chúng hữu ích để tính toán router loss và không nên được trả về trong quá trình suy luận.

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:** `MoeCausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `MoeCausalLMOutputWithPast` 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 ([Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Qwen4ExpForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForCausalLM) 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).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_logits=True`, và mô hình huấn luyện router của nó với tổn thất cân bằng tải) -- Tổn thất phụ cân bằng tải cho các module thưa. Các mô hình cân bằng chuyên gia của chúng bằng router bias thay thế (DeepSeek-V3 và các kiến trúc phái sinh từ nó) sẽ trả về `None` tại đây trong khi vẫn trả về `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_logits=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp thưa) có hình dạng `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits thô của router được tính toán bởi các router MoE. Chúng có thể được sử dụng để tính toán tổn thất cân bằng tải hoặc để kiểm tra cách các token được phân phối đến các chuyên gia.
- **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, Qwen4ExpForCausalLM

>>> model = Qwen4ExpForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")

>>> 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."
```

## Qwen4ExpForConditionalGeneration[[transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration]]

#### transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration[[transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration(config: Qwen4ExpConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L2362)

**Tham số:**

config ([Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig)) : 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 Qwen4 Exp cho việc tạo token có điều kiện dựa trên các phương thức khác (ví dụ: tạo văn bản từ hình ảnh-văn bản).

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.Qwen4ExpForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: 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, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen4_exp/modeling_qwen4_exp.py#L2404)

**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]`.

pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). Xem [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) sử dụng [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) để xử lý ảnh).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *tùy chọn*) : Các tensor tương ứng với video đầu vào. Giá trị pixel của video có thể được lấy bằng [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). Xem [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) sử dụng [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) để xử lý video).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` có hình dạng `(num_images, 3)`, *tùy chọn*) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của mỗi hình ảnh trong LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` có hình dạng `(num_videos, 3)`, *tùy chọn*) : Thời gian, chiều cao và chiều rộng của hình dạng đặc trưng của mỗi video trong LLM.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào khớp với từng chế độ. Ví dụ: văn bản (0), hình ảnh (1), video (2). Có thể lấy các id loại token đa chế độ bằng cách sử dụng [AutoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Xem [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) để biết thêm chi tiết.

output_router_logits (`bool`, *tùy chọn*) : Có trả về logits của tất cả các router hay không. Chúng hữu ích để tính toán router loss và không nên được trả về trong quá trình suy luận.

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).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *tùy chọn*) : Dict trong đó các khóa là các chế độ (modalities) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple bao gồm (`pooler_output`, *tùy chọn*: `last_hidden_states`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `pooler_output` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các đặc trưng đa chế độ của bộ mã hóa được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

**Trả về:** `MoeCausalLMOutputWithPast` hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một `MoeCausalLMOutputWithPast` 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 ([Qwen4ExpConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Qwen4ExpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/vi/model_doc/qwen4_exp#transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration) 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).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_logits=True`, và mô hình huấn luyện router của nó với tổn thất cân bằng tải) -- Tổn thất phụ cân bằng tải cho các module thưa. Các mô hình cân bằng chuyên gia của chúng bằng router bias thay thế (DeepSeek-V3 và các kiến trúc phái sinh từ nó) sẽ trả về `None` tại đây trong khi vẫn trả về `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_router_logits=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_router_logits=True`) -- Bộ ba `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp thưa) có hình dạng `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logits thô của router được tính toán bởi các router MoE. Chúng có thể được sử dụng để tính toán tổn thất cân bằng tải hoặc để kiểm tra cách các token được phân phối đến các chuyên gia.
- **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 AutoProcessor, Qwen4ExpForConditionalGeneration

>>> model = Qwen4ExpForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/qwen_vl_demo.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image in short."},
        ],
    }
]

>>> # Preparation for inference
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
)
>>> inputs = inputs.to(model.device)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
>>> generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
>>> processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A woman in a plaid shirt sits on a sandy beach at sunset, smiling as she gives a high-five to a yellow Labrador Retriever wearing a harness. The ocean waves roll in the background."
```