# EXAONE 4.5

## Tổng quan

Mô hình [EXAONE 4.5](https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-4.5) là mô hình ngôn ngữ thị giác mã mở đầu tiên do LG AI Research phát triển. Bằng cách tích hợp bộ mã hóa thị giác chuyên dụng vào khung EXAONE 4.0 hiện có, chúng tôi mở rộng khả năng của mô hình hướng tới đa phương thức. EXAONE 4.5 có tổng cộng 33 tỷ tham số, bao gồm 1,2 tỷ tham số từ bộ mã hóa thị giác. EXAONE 4.5 đạt hiệu suất cạnh tranh trong các benchmark chung, đồng thời vượt trội hơn các mô hình SOTA cùng kích thước về khả năng hiểu tài liệu và suy luận ngữ cảnh tiếng Hàn, kế thừa các khả năng ngôn ngữ mạnh mẽ từ các mô hình ngôn ngữ trước đó của chúng tôi.

EXAONE 4.5 được xây dựng trên nền tảng của EXAONE 4.0 với một số cải tiến chính. Kích thước từ vựng đã được mở rộng lên 153.600, và cửa sổ ngữ cảnh hiện hỗ trợ tối đa 256K token. Ngoài ra, một cơ chế Dự đoán Nhiều Token (Multi-Token Prediction - MTP) đã được giới thiệu, tiếp tục cải thiện hiệu suất của mô hình.

Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo [báo cáo kỹ thuật](https://huggingface.co/papers/2604.08644), [blog](https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=641) và [GitHub](https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-4.5).

Tất cả trọng số mô hình, bao gồm cả phiên bản lượng tử hóa, đều có sẵn tại [Huggingface Collections](https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/exaone-45).

## Mẹo sử dụng

> Để đạt được hiệu năng như mong đợi, chúng tôi khuyến nghị sử dụng các cấu hình sau: - Chúng tôi khuyến nghị sử dụng `temperature=1.0`, `top_p=0.95`, `presence_penalty=1.5` cho mục đích chung. - Chúng tôi khuyến nghị sử dụng `temperature=0.6`, `top_p=0.95`, `presence_penalty=1.5`, `top_k=20` cho các tác vụ liên quan đến OCR/tài liệu và đầu vào tiếng Hàn. - Chúng tôi khuyến nghị sử dụng `temperature=1.0`, `top_p=0.95` cho đầu vào chỉ chứa văn bản. - Khác với EXAONE-4.0, EXAONE 4.5 sử dụng `enable_thinking=True` làm mặc định. Do đó, bạn cần đặt `enable_thinking=False` khi muốn sử dụng chế độ không suy luận. - EXAONE 4.5 ưu tiên sử dụng định dạng `\boxed{}` để trả lời câu hỏi. Chúng tôi khuyến nghị sử dụng định dạng này kèm theo hướng dẫn định dạng tương ứng để đạt độ chính xác phân tích tốt hơn.

Đối với các tác vụ yêu cầu kết quả chính xác, bạn có thể chạy mô hình EXAONE 4.5 ở chế độ suy luận, trong khi đối với các tác vụ mà độ trễ quan trọng hơn độ chính xác, bạn có thể chạy mô hình EXAONE 4.5 ở chế độ không suy luận.

Dưới đây là mã ví dụ để sử dụng mô hình EXAONE 4.5 ở chế độ suy luận:

```python
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

image_url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = load_image(image_url)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": image_url},
            {"type": "text", "text": "Describe the image."},
        ],
    }
]

text = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True,   # default: True
)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=[image],
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
generated_text = processor.batch_decode(
    generated_ids[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:],
    skip_special_tokens=True,
)[0]
print(generated_text)
```

## Exaone4_5_Config[[transformers.Exaone4_5_Config]]

#### transformers.Exaone4_5_Config[[transformers.Exaone4_5_Config]]

```python
transformers.Exaone4_5_Config(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 = 67, video_token_id: int = 68, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/configuration_exaone4_5.py#L64)

**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 `67`) : 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 `68`) : Chỉ số token video được dùng làm ký tự thay thế cho các video đầu vào.

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 Exaone4_5_Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Exaone4 5 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 [LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B](https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## Exaone4_5_VisionConfig[[transformers.Exaone4_5_VisionConfig]]

#### transformers.Exaone4_5_VisionConfig[[transformers.Exaone4_5_VisionConfig]]

```python
transformers.Exaone4_5_VisionConfig(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 = 32, hidden_size: int = 3584, hidden_act: str = 'silu', intermediate_size: int = 3420, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, window_size: int = 112, out_hidden_size: int = 3584, fullatt_block_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (7, 15, 23, 31), initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, num_key_value_heads: int = 8)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/configuration_exaone4_5.py#L30)

**Tham số:**

depth (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `32`) : Số lượng lớp Transformer trong bộ mã hóa thị giác.

hidden_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3584`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

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.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3420`) : 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 `14`) : 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.

window_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 11) : Kích thước của các cửa sổ.

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

fullatt_block_indexes (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `[7, 15, 23, 31]`) : Chỉ số của các lớp có chú ý đầy đủ

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.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `8`) : 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`.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Exaone4_5_Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Exaone4 5 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 [LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B](https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

## Exaone4_5_Processor[[transformers.Exaone4_5_Processor]]

#### transformers.Exaone4_5_Processor[[transformers.Exaone4_5_Processor]]

```python
transformers.Exaone4_5_Processor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/processing_exaone4_5.py#L27)

**Tham số:**

image_processor (`Qwen2VLImageProcessor`) : Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Tokenizer là đầu vào bắt buộc.

video_processor (`Qwen2VLVideoProcessor`) : Bộ xử lý video là một đầu vào bắt buộc.

chat_template (`str`) : Một mẫu Jinja để chuyển đổi các danh sách tin nhắn trong một cuộc trò chuyện thành chuỗi có thể token hóa.

Tạo một Exaone4_5_Processor bao bọc một bộ xử lý ảnh, một bộ phân từ và một bộ xử lý video thành một bộ xử lý duy nhất.

[Exaone4_5_Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Processor) cung cấp đầy đủ các chức năng của [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor), `tokenizer_class` và [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). Xem [~Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor), `~tokenizer_class` và [~Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) để biết thêm thông tin.

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Exaone4_5_Processor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/processing_exaone4_5.py#L92)

**Tham số:**

generated_outputs (`torch.Tensor` hoặc `np.ndarray`) : Đầu ra của hàm `generate` của mô hình. Đầu ra được kỳ vọng là một tensor có hình dạng `(batch_size, sequence_length)` hoặc `(sequence_length,)`.

skip_special_tokens (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có loại bỏ các token đặc biệt trong đầu ra hay không. Đối số được truyền vào phương thức `batch_decode` của tokenizer.

clean_up_tokenization_spaces (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có dọn dẹp khoảng trắng trong token hóa hay không. Đối số được truyền vào phương thức `batch_decode` của tokenizer.

- ****kwargs** : Các đối số bổ sung được truyền đến phương thức `batch_decode method` của tokenizer.

**Trả về:** `list[str]`

Văn bản đã được giải mã.

Xử lý hậu kỳ đầu ra của mô hình để giải mã văn bản.

## Exaone4_5_VisionModel[[transformers.Exaone4_5_VisionModel]]

#### transformers.Exaone4_5_VisionModel[[transformers.Exaone4_5_VisionModel]]

```python
transformers.Exaone4_5_VisionModel(config: Exaone4_5_VisionConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/modeling_exaone4_5.py#L524)

#### forward[[transformers.Exaone4_5_VisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/modeling_exaone4_5.py#L563)

**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.

## Exaone4_5_Model[[transformers.Exaone4_5_Model]]

#### transformers.Exaone4_5_Model[[transformers.Exaone4_5_Model]]

```python
transformers.Exaone4_5_Model(config: Exaone4_5_Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/modeling_exaone4_5.py#L628)

**Tham số:**

config ([Exaone4_5_Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Config)) : 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/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình.

Mô hình Exaone4 5 thuần túy, tạo 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/v5.23.0/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.Exaone4_5_Model.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, 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_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/modeling_exaone4_5.py#L716)

**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/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/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`).

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/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). Xem [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Exaone4_5_Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Processor) sử dụng [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/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 cho video có thể được lấy bằng cách sử dụng [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). Xem [Qwen2VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Exaone4_5_Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Processor) sử dụng [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) 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_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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([Exaone4_5_Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Exaone4_5_Model](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Model) 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/v5.23.0/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.

## Exaone4_5_ForConditionalGeneration[[transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration[[transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration(config: Exaone4_5_Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/modeling_exaone4_5.py#L797)

Lớp sinh có điều kiện chính của EXAONE 4.5.

Lưu ý: Khác với Qwen2VL, bộ mã hóa thị giác của EXAONE 4.5 sử dụng nhúng vị trí quay 2 chiều (2D-RoPE) và áp dụng cấu trúc Grouped Query Attention (GQA) xuyên suốt toàn bộ stack đa phương tiện.

#### forward[[transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration.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, 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, 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/v5.23.0/src/transformers/models/exaone4_5/modeling_exaone4_5.py#L845)

**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/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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/v5.23.0/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/v5.23.0/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`).

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/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). Xem [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Exaone4_5_Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Processor) sử dụng [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/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 cho video có thể được lấy bằng cách sử dụng [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor). Xem [Qwen2VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) để biết chi tiết ([Exaone4_5_Processor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Processor) sử dụng [Qwen2VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLVideoProcessor) 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.

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:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([Exaone4_5_Config](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [Exaone4_5_ForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/exaone4_5#transformers.Exaone4_5_ForConditionalGeneration) 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/v5.23.0/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, Exaone4_5_ForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = Exaone4_5_ForConditionalGeneration.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Describe the image."},
...         ],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
```