Buckets:

rtrm's picture
download
raw
8.39 kB
<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Модели вида “seq2seq”&quot;,&quot;local&quot;:&quot;модели-вида-seq2seq&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
<link href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/entry/start.1ce3f942.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/singletons.14904881.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/paths.c9af421c.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/entry/app.ffdd8c8a.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/nodes/0.69f5e653.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/nodes/10.e1cb06f8.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/Youtube.1e50a667.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/DocNotebookDropdown.efc1fb7c.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.1837c472.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Модели вида “seq2seq”&quot;,&quot;local&quot;:&quot;модели-вида-seq2seq&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="модели-вида-seq2seq" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#модели-вида-seq2seq"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Модели вида “seq2seq”</span></h1> <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-1-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a> </div> <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-1q8498o">Модели типа кодировщик-декодировщик (также называемые <em>sequence-to-sequence models</em>) используют обе части трансформера. На каждом этапе слой внимания кодировщика получает доступ ко всем словам в исходной последовательности, тогда как слой внимания декодировщика получает доступ только к тем словам, которые расположены до текущего слова.</p> <p data-svelte-h="svelte-vm66o4">Предобучение таких моделей может быть выполнено на задачах, используемых для предобучения моделей кодировщиков или декодировщиков, но обычно все немного сложнее. Например, модель <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> была предобучена путем замены случайных фрагментов текста (фрагменты могут содержать несколько слов) на специальную маску, цель модели - предсказать текст, который заменила маска.</p> <p data-svelte-h="svelte-1nkkq8d">Модели seq2seq лучше всего подходят для задач генерации новых предложений, зависящих от входного массива данных, например: автоматическое реферирование текста, перевод или в генеративных вопросно-ответных системах.</p> <p data-svelte-h="svelte-n5ysqq">Представителями этого семейства являются:</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/ru/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>
<script>
{
__sveltekit_v9b91u = {
assets: "/docs/course/pr_1007/ru",
base: "/docs/course/pr_1007/ru",
env: {}
};
const element = document.currentScript.parentElement;
const data = [null,null];
Promise.all([
import("/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/entry/start.1ce3f942.js"),
import("/docs/course/pr_1007/ru/_app/immutable/entry/app.ffdd8c8a.js")
]).then(([kit, app]) => {
kit.start(app, element, {
node_ids: [0, 10],
data,
form: null,
error: null
});
});
}
</script>

Xet Storage Details

Size:
8.39 kB
·
Xet hash:
af0def16c6fc9c2dae13f6a74963b766039a457b884bccd599597979e012dd68

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.