LLM Course documentation
Modelos decodificadores
0. Configuração
1. Modelos de Transformers
IntroduçãoProcessamento de Linguagem NaturalTransformers, o que eles podem fazer?Como os Transformers trabalham?Modelos decodificadoresModelos codificadoresModelos sequência a sequênciaVieses e limitaçõesResumoQuestionário de fim de capítulo
2. Usando 🤗 Transformers
3. Ajustando um modelo pré treinado
4. Compartilhamento de modelos e tokenizer
5. A biblioteca Datasets 🤗
6. A biblioteca Tokenizers 🤗
7. Principais tarefas NLP
8. Como pedir ajuda 🤗
Evento do curso
Modelos decodificadores
Os modelos de decodificador usam apenas o decodificador de um modelo Transformer. Em cada etapa, para uma determinada palavra, as camadas de atenção só podem acessar as palavras posicionadas antes dela na frase. Esses modelos geralmente são chamados de modelos auto-regressivos.
O pré-treinamento de modelos de decodificadores geralmente gira em torno de prever a próxima palavra na frase.
Esses modelos são mais adequados para tarefas que envolvem geração de texto.
Os representantes desta família de modelos incluem:
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