# DeepSeek-V3.2

## Tổng quan

[DeepSeek-V3.2-Exp](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp) là một bản phát hành thử nghiệm từ DeepSeek-AI, giới thiệu **DeepSeek Sparse Attention (DSA)**, một cơ chế chú ý thưa (sparse attention) có thể huấn luyện, chi tiết ở mức hạt mịn, được thiết kế để cải thiện hiệu quả huấn luyện và suy luận trong các kịch bản ngữ cảnh dài. Mô hình được xây dựng trực tiếp dựa trên [DeepSeek-V3.1-Terminus](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus): nó giữ nguyên bộ khung Mixture-of-Experts (MoE) 685B tham số và Multi-head Latent Attention (MLA), và được tạo ra thông qua quá trình huấn luyện tiếp tục, trong đó thêm vào bộ chỉ mục chú ý thưa (sparse-attention indexer) đồng thời cố ý căn chỉnh phân phối huấn luyện với V3.1-Terminus để hai mô hình có thể được so sánh trực tiếp.

Công trình này sau đó được mở rộng trong [báo cáo kỹ thuật DeepSeek-V3.2](https://huggingface.co/papers/2512.02556), *DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models*, kết hợp DSA với một khung học tăng cường có khả năng mở rộng và báo cáo kết quả ở mức huy chương vàng trên các bộ chuẩn đánh giá toán học thi đấu (IMO) và lập trình thi đấu (IOI).

Tóm tắt từ bản phát hành DeepSeek-V3.2-Exp như sau:

*Chúng tôi giới thiệu DeepSeek-V3.2-Exp, một phiên bản thử nghiệm của mô hình tích hợp DeepSeek Sparse Attention (DSA) nhằm khám phá và xác thực các tối ưu hóa cho hiệu quả huấn luyện và suy luận trong các kịch bản ngữ cảnh dài. DeepSeek Sparse Attention lần đầu tiên đạt được chú ý thưa ở mức độ chi tiết với tác động tối thiểu đến chất lượng đầu ra của mô hình. Được xây dựng dựa trên DeepSeek-V3.1-Terminus, DeepSeek-V3.2-Exp mang lại hiệu quả cải thiện đáng kể trong cả huấn luyện và suy luận, đặc biệt là trong các cài đặt ngữ cảnh dài, trong khi duy trì hiệu suất benchmark gần như tương đương.*

### DeepSeek Sparse Attention (DSA)

DSA giảm chi phí bậc hai của attention trên các chuỗi dài bằng cách chỉ chú ý đến một tập con các token trước đó được chọn. Nó có hai thành phần:

1. **Lightning indexer.** Một module chấm điểm nhẹ, có số lượng tham số thấp, sẽ tính toán *điểm chỉ mục* giữa mỗi query và mọi key đi trước. Trong bản tham chiếu, nó chạy ở FP8 với phép biến đổi Hadamard (`rotate_activation`); vì phép biến đổi này là trực giao (`Hq·Hk = q·k`) và FP8 chỉ là một tối ưu hóa về độ chính xác, nên bản port của transformers tính toán cùng các điểm đó trực tiếp ở bf16/fp32, giữ cho indexer rẻ hơn so với chú ý chính.
2. **Chọn token ở mức chi tiết.** Với mỗi truy vấn, bộ chỉ mục giữ lại `index_topk` (mặc định là 2048) token hàng đầu, và chú ý MLA chính sau đó chỉ được tính trên các token đó thông qua một mặt nạ cộng. Điều này chuyển đổi chi phí chú ý cho mỗi truy vấn từ `O(L)` thành `O(index_topk)` cho các chuỗi dài khi sử dụng `flash_mla`, tính năng hiện chưa được hỗ trợ 😉.

Indexer duy trì bộ nhớ đệm key riêng, nhỏ, cho từng token (đơn đầu, `index_head_dim`) bên cạnh bộ nhớ đệm K/V chính. Trong transformers, thành phần này nằm trên một lớp cache chuyên dụng — `DynamicIndexedLayer` cho các cache tăng dần và `StaticIndexedLayer` cho các cache tĩnh / `torch.compile` — và được cập nhật thông qua `past_key_values.update_indexer()`.

Trong DeepSeek-V3.2 **mỗi lớp chạy bộ chỉ mục riêng của nó** — không có chia sẻ top-k giữa các lớp.

> [!NOTE]
> **Đường dẫn LoRA cho query MLA (`q_lora_rank`) là bắt buộc.** Bộ indexer chấm điểm các query từ latent query bậc thấp `q_a_layernorm(q_a_proj(x))` (chiều của phép chiếu `wq_b` được xác định bởi `q_lora_rank`), do đó mô hình luôn sử dụng đường dẫn query LoRA và `q_lora_rank` phải được đặt — checkpoint đã phát hành sử dụng `1536`. Đường dẫn `q_proj` không dùng LoRA, tùy chọn, mà [DeepSeek-V3](./deepseek_v3) cung cấp cho `q_lora_rank=None` **không được hỗ trợ** ở đây: không có query latent thì bộ indexer không có gì để xử lý.

## Ví dụ sử dụng

DeepSeek-V3.2-Exp được phân phối dưới dạng checkpoint FP8. Các phép chiếu indexer được giữ ngoài lượng tử hóa FP8, vì checkpoint lưu trữ chúng ở bf16/fp32:

```python
from transformers import FineGrainedFP8Config, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"
quantization_config = FineGrainedFP8Config(
    modules_to_not_convert=["model.layers.*.mlp.gate.*", "*.self_attn.indexer.weights_proj.*"],
    weight_block_size=(128, 128),
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("What are we having for dinner?", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

Mã nguồn gốc có thể được tìm thấy [tại đây](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp).

## DeepseekV32Config[[transformers.DeepseekV32Config]]

#### transformers.DeepseekV32Config[[transformers.DeepseekV32Config]]

```python
transformers.DeepseekV32Config(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 = 129280, hidden_size: int = 7168, intermediate_size: int = 18432, moe_intermediate_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 61, num_attention_heads: int = 128, num_key_value_heads: int = 128, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 256, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int = 1536, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 8, topk_group: int = 4, num_experts_per_tok: int = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 163840, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 64, mlp_bias: bool = False, head_dim: int = 64, first_k_dense_replace: int = 3, layer_types: list[str] | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v32/configuration_deepseek_v32.py#L28)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `129280`) : 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`, *optional*, mặc định là `7168`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `18432`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2048`) : Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `61`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `128`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, mặc định là `128`) : 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`.

n_shared_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Số lượng chuyên gia dùng chung.

n_routed_experts (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `256`) : Số lượng chuyên gia được định tuyến.

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.

routed_scaling_factor (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `2.5`) : Hệ số tỷ lệ hoặc chuyên gia được định tuyến.

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

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

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

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

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

n_group (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng nhóm cho các chuyên gia được định tuyến.

topk_group (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `4`) : Số lượng nhóm được chọn cho mỗi token (với mỗi token, đảm bảo các chuyên gia được chọn chỉ nằm trong `topk_group` nhóm).

num_experts_per_tok (`int`, *optional*, mặc định là `8`) : Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token.

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.

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 `163840`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

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

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

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

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

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `0`) : Id của token được dùng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `1`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

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

rope_parameters (`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.

mlp_layer_types (`list`, *optional*) : mẫu hình loại MLP cho từng lớp (`"dense"` hoặc `"sparse"`). Mặc định là 3 lớp dense + phần còn lại là sparse.

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.

index_topk (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 2048) : Số lượng token hàng đầu được bộ chỉ mục chọn cho chú ý thưa.

index_head_dim (`int`, *optional*, mặc định là 128) : Kích thước chiều đầu (head dimension) cho các phép chiếu indexer (DSA).

index_n_heads (`int`, *optional*, mặc định là 64) : Số lượng đầu cho các phép chiếu indexer (DSA).

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

head_dim (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `64`) : Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

first_k_dense_replace (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 3) : Số lượng lớp đầu tiên sử dụng MLP dạng dense; các lớp còn lại sử dụng khối 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.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một DeepseekV32Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Deepseek V32 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 [deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-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.

```python
>>> from transformers import DeepseekV32Config, DeepseekV32Model

>>> # Initializing a DeepSeek-V3.2 configuration
>>> configuration = DeepseekV32Config()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = DeepseekV32Model(configuration)

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

## DeepseekV32PreTrainedModel[[transformers.DeepseekV32PreTrainedModel]]

#### transformers.DeepseekV32PreTrainedModel[[transformers.DeepseekV32PreTrainedModel]]

```python
transformers.DeepseekV32PreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v32/modeling_deepseek_v32.py#L645)

**Tham số:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 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 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.DeepseekV32PreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

Một giá trị giả lập cho một đường dẫn có dấu chấm (ví dụ: `torch.float32`): các chuỗi truy cập thuộc tính, các lời gọi hoạt động như các decorator pass-through, `repr` là đường dẫn có dấu chấm, và việc sử dụng nó như một lớp cơ sở sẽ thay thế bằng một lớp cơ sở `type` thông thường (PEP 560 `__mro_entries__`), do đó các lớp con thực sự vẫn giữ nguyên metaclass bình thường và `inspect.signature` sẽ đọc `__init__` thực của chúng thay vì của một mock.

## DeepseekV32Model[[transformers.DeepseekV32Model]]

#### transformers.DeepseekV32Model[[transformers.DeepseekV32Model]]

```python
transformers.DeepseekV32Model(config: DeepseekV32Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v32/modeling_deepseek_v32.py#L678)

**Tham số:**

config ([DeepseekV32Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Config)) : 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 Deepseek V32 thuần túy, xuất ra các trạng thái ẩn thô mà không có bất kỳ đầu (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.DeepseekV32Model.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v32/modeling_deepseek_v32.py#L694)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

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

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

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

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

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

**Trả về:** `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 phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([DeepseekV32Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DeepseekV32Model](/docs/transformers/main/vi/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Model) 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.

## DeepseekV32ForCausalLM[[transformers.DeepseekV32ForCausalLM]]

#### transformers.DeepseekV32ForCausalLM[[transformers.DeepseekV32ForCausalLM]]

```python
transformers.DeepseekV32ForCausalLM(config: DeepseekV32Config)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v32/modeling_deepseek_v32.py#L755)

**Tham số:**

config ([DeepseekV32Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Config)) : 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 Deepseek V32 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.DeepseekV32ForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/deepseek_v32/modeling_deepseek_v32.py#L770)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ vựng. Mặc định, các token đệm (padding) sẽ bị bỏ qua. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Xem [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) và [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/vi/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) để biết chi tiết. [ID đầu vào là gì?](../glossary#input-ids)

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

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

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

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

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

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

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

**Trả về:** `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 phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([DeepseekV32Config](/docs/transformers/main/vi/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32Config)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DeepseekV32ForCausalLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/deepseek_v32#transformers.DeepseekV32ForCausalLM) 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, DeepseekV32ForCausalLM

>>> model = DeepseekV32ForCausalLM.from_pretrained("meta-deepseek_v32/DeepseekV32-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-deepseek_v32/DeepseekV32-2-7b-hf")

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

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```