course/pr_1007/es/chapter1/7.html

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		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/es/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.acd17970.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="undefined"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p> <p data-svelte-h="svelte-qpxf01"># Modelos secuencia a secuencia</p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/0_4KEb08xrE" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-j9fypa">Los modelos codificador/decodificador (también llamados <em>modelos secuencia a secuencia</em>) usan ambas partes de la arquitectura del Transformador. En cada etapa, las capas de atención del codificador pueden acceder a todas las palabras de la secuencia inicial, mientras que las capas de atención del decodificador sólo pueden acceder a las palabras que se ubican antes de una palabra dada en el texto de entrada.</p> <p data-svelte-h="svelte-1yaxgjp">El preentrenamiento de estos modelos se puede hacer usando los objetivos de los modelos de codificadores o decodificadores, pero usualmente implican algo más complejo. Por ejemplo, <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> está preentrenado al reemplazar segmentos aleatorios de texto (que pueden contener varias palabras) con una palabra especial que las oculta, y el objetivo es predecir el texto que esta palabra reemplaza.</p> <p data-svelte-h="svelte-r14arb">Los modelos secuencia a secuencia son más adecuados para tareas relacionadas con la generación de nuevas oraciones dependiendo de una entrada dada, como resumir, traducir o responder generativamente preguntas.</p> <p data-svelte-h="svelte-10w8ozo">Algunos miembros de esta familia de modelos son:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1lyffe"><li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html" rel="nofollow">BART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html" rel="nofollow">mBART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html" rel="nofollow">Marian</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html" rel="nofollow">T5</a></li></ul> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/es/chapter1/7.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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