# VaultGemma

## Visão geral

[VaultGemma](https://services.google.com/fh/files/blogs/vaultgemma_tech_report.pdf) é um modelo decodificador apenas de texto derivado do [Gemma 2](./gemma2). Notavelmente, ele remove as normalizações após os blocos de Attention e MLP e usa atenção completa em todas as camadas, em vez de alternar entre atenção completa e atenção deslizante local. O VaultGemma está disponível como um modelo pré-treinado com 1B de parâmetros que usa um comprimento de sequência de 1024 tokens.

VaultGemma foi treinado do zero com privacidade diferencial (DP) em nível de sequência. Seus dados de treinamento incluem a mesma mistura dos [modelos Gemma 2](https://huggingface.co/collections/google/gemma-2-release-667d6600fd5220e7b967f315), consistindo em um número de documentos de comprimentos variados. Além disso, ele é treinado usando [descida de gradiente estocástica com privacidade diferencial (DP-SGD)](https://huggingface.co/papers/1607.00133) e fornece uma garantia de DP em nível de sequência (ε ≤ 2.0, δ ≤ 1.1e-10), onde uma sequência consiste em 1024 tokens consecutivos extraídos de fontes de dados heterogêneas. Especificamente, a unidade de privacidade da garantia é para as sequências após a amostragem e o empacotamento da mistura.

> [!TIP]
> Clique nos modelos VaultGemma na barra lateral à direita para ver mais exemplos de como aplicar o VaultGemma a diferentes tarefas de linguagem.

O exemplo abaixo demonstra como conversar com o modelo usando [Pipeline](/docs/transformers/main/pt/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), a classe [AutoModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel) ou pela linha de comando.

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="google/vaultgemma-1b",
    device_map="auto",
)

text = "Tell me an unknown interesting biology fact about the brain."
outputs = pipe(text, max_new_tokens=32)
response = outputs[0]["generated_text"]
print(response)
```

```python
# pip install accelerate
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "google/vaultgemma-1b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

text = "Tell me an unknown interesting biology fact about the brain."
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=32)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

## VaultGemmaConfig[[transformers.VaultGemmaConfig]]

#### transformers.VaultGemmaConfig[[transformers.VaultGemmaConfig]]

```python
transformers.VaultGemmaConfig(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 = 256000, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 26, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 256, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 8192, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, bos_token_id: int | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, query_pre_attn_scalar: int = 256, sliding_window: int | None = 4096, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = 30.0, attn_logit_softcapping: float | None = 50.0)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/vaultgemma/configuration_vaultgemma.py#L31)

**Parâmetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `256000`) : Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `2304`) : Dimensão das representações ocultas.

intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `9216`) : Dimensão das representações do MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, padrão `26`) : Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, padrão `8`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opcional*, padrão `4`) : Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se `num_key_value_heads=num_attention_heads`, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se `num_key_value_heads=1`, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada cabeça de chave e valor do grupo deve ser construída pela média (meanpooling) de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte [este artigo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Se não for especificado, o valor padrão será `num_attention_heads`.

head_dim (`int`, *opcional*, padrão `256`) : A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads

hidden_activation (`str`, *opcional*, padrão `gelu_pytorch_tanh`) : A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, padrão `8192`) : O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser usado.

initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.02`) : O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.

rms_norm_eps (`float`, *opcional*, padrão `1e-06`) : O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.

use_cache (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se o modelo deve retornar as últimas atenções de chave/valor (não utilizado por todos os modelos). Relevante apenas se `config.is_decoder=True` ou quando o modelo for um modelo generativo somente de decodificador.

pad_token_id (`int`, *opcional*, padrão `0`) : ID do token usado para preenchimento no vocabulário.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, padrão `1`) : ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.

bos_token_id (`int`, *opcional*, padrão `2`) : ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento `tied_weights_keys` do modelo.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opcional*) : Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para `rope_theta` e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com `max_position_embeddings` maiores.

attention_bias (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.

attention_dropout (`Union[int, float]`, *opcional*, padrão `0.0`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

query_pre_attn_scalar (`float`, *opcional*, padrão 256) : fator de escala usado nas pontuações de atenção

sliding_window (`int`, *opcional*, padrão `4096`) : Tamanho da janela de atenção deslizante. Se `None`, nenhuma janela deslizante é aplicada.

layer_types (`list[str]`, *opcional*) : Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de config.

final_logit_softcapping (`float`, *opcional*, padrão 30.0) : fator de escala ao aplicar tanh softcapping nos logits.

attn_logit_softcapping (`float`, *opcional*, padrão 50.0) : fator de escala ao aplicar tanh softcapping nas pontuações de atenção.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um VaultGemmaModel. Ela é usada para instanciar um modelo Vaultgemma de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [google/vaultgemma-1b](https://huggingface.co/google/vaultgemma-1b)

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações.

```python
>>> from transformers import VaultGemmaModel, VaultGemmaConfig
>>> # Initializing a VaultGemma vaultgemma-7b style configuration
>>> configuration = VaultGemmaConfig()
>>> # Initializing a model from the vaultgemma-7b style configuration
>>> model = VaultGemmaModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## VaultGemmaModel[[transformers.VaultGemmaModel]]

#### transformers.VaultGemmaModel[[transformers.VaultGemmaModel]]

```python
transformers.VaultGemmaModel(config: VaultGemmaConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/vaultgemma/modeling_vaultgemma.py#L364)

**Parâmetros:**

config ([VaultGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O modelo Vaultgemma puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum head específico no topo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.VaultGemmaModel.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'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/vaultgemma/modeling_vaultgemma.py#L383)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

**Retorna:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)`

Um [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([VaultGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaConfig)) e das entradas.

O método forward do [VaultGemmaModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaModel) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  Se `past_key_values` for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma `(batch_size, 1, hidden_size)`, é retornado.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se `config.is_encoder_decoder=True`, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

## VaultGemmaForCausalLM[[transformers.VaultGemmaForCausalLM]]

#### transformers.VaultGemmaForCausalLM[[transformers.VaultGemmaForCausalLM]]

```python
transformers.VaultGemmaForCausalLM(config: VaultGemmaConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/vaultgemma/modeling_vaultgemma.py#L449)

**Parâmetros:**

config ([VaultGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Vaultgemma para modelagem de linguagem causal.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.VaultGemmaForCausalLM.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'>)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/vaultgemma/modeling_vaultgemma.py#L464)

**Parâmetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`.  [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão.  O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada.  Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em `[0, ..., config.vocab_size]` ou ser -100 (veja a docstring de `input_ids`). Tokens com índices definidos como `-100` são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, padrão `0`) : Se for um `int`, calcula os logits para os últimos `logits_to_keep` tokens. Se for `0`, calcula os logits para todos os `input_ids` (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um `torch.Tensor`, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

**Retorna:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou `tuple(torch.Tensor)`

Um [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([VaultGemmaConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaConfig)) e das entradas.

O método forward de [VaultGemmaForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/vaultgemma#transformers.VaultGemmaForCausalLM) substitui o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, VaultGemmaForCausalLM

>>> model = VaultGemmaForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-2-9b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b")

>>> prompt = "What is your favorite condiment?"
>>> 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]
"What is your favorite condiment?"
```