# DistilBERT

[DistilBERT](https://huggingface.co/papers/1910.01108) được huấn luyện trước bằng kỹ thuật chưng cất tri thức để tạo ra một mô hình nhỏ hơn, có suy luận nhanh hơn và đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn để huấn luyện. Thông qua mục tiêu tổn thất ba phần trong quá trình huấn luyện trước, bao gồm tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ, tổn thất chưng cất và tổn thất khoảng cách cosine, DistilBERT thể hiện hiệu suất tương đương với một mô hình ngôn ngữ transformer lớn hơn.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint DistilBERT gốc dưới tổ chức [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert).

> [!TIP]
> Nhấp vào các mô hình DistilBERT ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng DistilBERT cho các tác vụ ngôn ngữ khác nhau.

Ví dụ dưới đây minh họa cách phân loại văn bản bằng [Pipeline](/docs/transformers/main/vi/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoModel) và từ dòng lệnh.

```python
from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    task="text-classification",
    model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
    device=0
)

result = classifier("I love using Hugging Face Transformers!")
print(result)
# Output: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
inputs = tokenizer("I love using Hugging Face Transformers!", return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

predicted_class_id = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1).item()
predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_id]
print(f"Predicted label: {predicted_label}")
```

## Ghi chú

- DistilBERT không có `token_type_ids`, bạn không cần chỉ định token nào thuộc phân đoạn nào. Chỉ cần tách các phân đoạn của bạn bằng token phân tách `tokenizer.sep_token` (hoặc `[SEP]`).
- DistilBERT không có tùy chọn để chọn các vị trí đầu vào (`position_ids` input). Tuy nhiên, tùy chọn này có thể được thêm vào nếu cần, hãy cho chúng tôi biết nếu bạn cần tùy chọn này.

## DistilBertConfig[[transformers.DistilBertConfig]]

#### transformers.DistilBertConfig[[transformers.DistilBertConfig]]

```python
transformers.DistilBertConfig(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 = 30522, max_position_embeddings: int = 512, sinusoidal_pos_embds: bool = False, n_layers: int = 6, n_heads: int = 12, dim: int = 768, hidden_dim: int = 3072, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.1, activation: str = 'gelu', initializer_range: float = 0.02, qa_dropout: float | int = 0.1, seq_classif_dropout: float | int = 0.2, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = None, bos_token_id: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/configuration_distilbert.py#L24)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `30522`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

sinusoidal_pos_embds (`boolean`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có sử dụng nhúng vị trí hình sin hay không.

n_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

n_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `12`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 768) : Độ chiều của các lớp encoder và lớp pooler.

hidden_dim (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3072`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

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

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.

qa_dropout (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 0.1) : Xác suất dropout được sử dụng trong mô hình trả lời câu hỏi [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering).

seq_classif_dropout (`float`, *optional*, mặc định là 0.2) : Xác suất dropout được sử dụng trong mô hình phân loại chuỗi và mô hình lựa chọn nhiều phương án [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification).

pad_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong 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.

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

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

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một DistilBertModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Distilbert 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 [google/distilbert-base-uncased](https://huggingface.co/google/distilbert-base-uncased)

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 DistilBertConfig, DistilBertModel

>>> # Initializing a DistilBERT configuration
>>> configuration = DistilBertConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = DistilBertModel(configuration)

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

## DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

#### transformers.DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

```python
transformers.DistilBertTokenizer(*args, do_lower_case: bool = True, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/tokenization_distilbert.py#L22)

## DistilBertTokenizerFast[[transformers.DistilBertTokenizer]]

#### transformers.DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

```python
transformers.DistilBertTokenizer(*args, do_lower_case: bool = True, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/tokenization_distilbert.py#L22)

## DistilBertModel[[transformers.DistilBertModel]]

#### transformers.DistilBertModel[[transformers.DistilBertModel]]

```python
transformers.DistilBertModel(config: DistilBertConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L317)

**Tham số:**

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

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

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

#### forward[[transformers.DistilBertModel.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L381)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, num_choices)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Các chỉ số này có thể được lấy 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 thêm chi tiết. [Input IDs 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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_choices, 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.

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

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

Một [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DistilBertModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertModel) 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.
- **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.

## DistilBertForMaskedLM[[transformers.DistilBertForMaskedLM]]

#### transformers.DistilBertForMaskedLM[[transformers.DistilBertForMaskedLM]]

```python
transformers.DistilBertForMaskedLM(config: DistilBertConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L428)

**Tham số:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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 DistilBert với đầu `masked language modeling` ở 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.DistilBertForMaskedLM.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L472)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, num_choices)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Các chỉ số này có thể được lấy 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 thêm chi tiết. [Input IDs 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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_choices, 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 che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (xem docstring của `input_ids`). Các token có chỉ số được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong `[0, ..., config.vocab_size]`.

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

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

Một [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) 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 hình dạng `(1,)`, *tùy chọn*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có mặt nạ (MLM).
- **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).
- **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, DistilBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForMaskedLM.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...
```

## DistilBertForSequenceClassification[[transformers.DistilBertForSequenceClassification]]

#### transformers.DistilBertForSequenceClassification[[transformers.DistilBertForSequenceClassification]]

```python
transformers.DistilBertForSequenceClassification(config: DistilBertConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L528)

**Tham số:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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.

Model transformer DistilBert có đầu phân loại/hồi quy chuỗi phía trên (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra đã được pool) ví dụ cho các tác vụ GLUE.

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.DistilBertForSequenceClassification.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L562)

**Tham số:**

input_ids (`torch.Tensor` 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 thêm 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)

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,)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Nếu `config.num_labels == 1`, tổn thất hồi quy sẽ được tính toán (tổn thất Mean-Square). Nếu `config.num_labels > 1`, tổn thất phân loại sẽ được tính toán (Cross-Entropy).

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

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

Một [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification) 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 phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.num_labels)`) -- Điểm phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1) (trước SoftMax).
- **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 về phân loại nhãn đơn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Ví dụ về phân loại đa nhãn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/distilbert-base-uncased", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## DistilBertForMultipleChoice[[transformers.DistilBertForMultipleChoice]]

#### transformers.DistilBertForMultipleChoice[[transformers.DistilBertForMultipleChoice]]

```python
transformers.DistilBertForMultipleChoice(config: DistilBertConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L793)

**Tham số:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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 Distilbert với đầu phân loại lựa chọn nhiều phương án ở trên (một lớp tuyến tính trên đầu ra đã được pool và một softmax), ví dụ cho các tác vụ RocStories/SWAG.

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.DistilBertForMultipleChoice.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L825)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào thuộc từ vựng.  Các chỉ số này có thể được lấy 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 thêm chi tiết.  [Input IDs 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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền `input_ids`, bạn có thể chọn 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,)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất phân loại lựa chọn nhiều. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., num_choices-1]` trong đó `num_choices` là kích thước của chiều thứ hai của các tensor đầu vào. (Xem `input_ids` ở trên)

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

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

Một [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DistilBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMultipleChoice) 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 hình dạng *(1,)*, *tùy chọn*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Tổn phân loại.
- **logits** (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices* là chiều thứ hai của các tensor đầu vào. (xem *input_ids* ở trên).

  Điểm phân loại (trước SoftMax).
- **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, DistilBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-cased")
>>> model = DistilBertForMultipleChoice.from_pretrained("distilbert-base-cased")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([[prompt, choice0], [prompt, choice1]], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
```

## DistilBertForTokenClassification[[transformers.DistilBertForTokenClassification]]

#### transformers.DistilBertForTokenClassification[[transformers.DistilBertForTokenClassification]]

```python
transformers.DistilBertForTokenClassification(config: DistilBertConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L722)

**Tham số:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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.

Transformer Distilbert với đầu phân loại token phía trên (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra hidden-states), ví dụ cho các tác vụ Nhận thực thể có tên (NER).

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.DistilBertForTokenClassification.forward]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L754)

**Tham số:**

input_ids (`torch.Tensor` 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 thêm 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)

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 phân loại token. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

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

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

Một [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DistilBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForTokenClassification) 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 hình dạng `(1,)`, *tùy chọn*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Tổn phân loại.
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Điểm phân loại (trước SoftMax).
- **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, DistilBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForTokenClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## DistilBertForQuestionAnswering[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering]]

#### transformers.DistilBertForQuestionAnswering[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering]]

```python
transformers.DistilBertForQuestionAnswering(config: DistilBertConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L620)

**Tham số:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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.

Biến đổi Distilbert với một đầu phân loại khoảng (span classification head) ở trên cho các tác vụ trả lời câu hỏi trích xuất (extractive question-answering) như SQuAD (một lớp tuyến tính ở trên đầu ra của trạng thái ẩn để tính toán `span start logits` và `span end logits`).

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.DistilBertForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L654)

**Tham số:**

input_ids (`torch.LongTensor` có shape `(batch_size, num_choices)`) : Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Các chỉ số này có thể được lấy 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 thêm chi tiết. [Input IDs 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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_choices, 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.

start_positions (`torch.Tensor` có shape `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn cho vị trí (chỉ số) bắt đầu của span được gắn nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Các vị trí được kẹp (clamp) theo độ dài của chuỗi (`sequence_length`). Các vị trí nằm ngoài chuỗi sẽ không được tính đến khi tính toán tổn thất.

end_positions (`torch.Tensor` có shape `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn cho vị trí (chỉ số) của điểm kết thúc của span được gắn nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Các vị trí được kẹp (clamp) theo độ dài của chuỗi (`sequence_length`). Các vị trí nằm ngoài chuỗi sẽ không được tính đến khi tính toán tổn thất.

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

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

Một [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/vi/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering) 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) -- Tổng loss trích xuất span là tổng của Cross-Entropy cho các vị trí bắt đầu và kết thúc.
- **start_logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`) -- Điểm số bắt đầu span (trước SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`) -- Điểm số kết thúc span (trước SoftMax).
- **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, DistilBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```