Buckets:
| import{s as I,n as N,o as k}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as q,i as F,g as c,s,r as C,A as O,h as u,f as a,c as i,j as z,u as R,x as w,k as D,y as U,a as n,v as A,d as B,t as H,w as M}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as J,E as K}from"../chunks/getInferenceSnippets.ebf8be91.js";function Q(y){let r,T,h,_,o,E,l,b,m,G="ในบทนี้คุณได้เรียนรู้การแก้ปัญหา NLP แบบต่าง ๆ โดยใช้ฟังก์ชัน <code>pipeline()</code> จาก 🤗 Transformers รวมถึงได้เรียนรู้การค้นหาและใช้งานโมเดลใน Hub อีกทั้งยังเรียนรู้การใช้งาน Inference API ในการทดสอบโมเดลจากเว็บบราวเซอร์",g,d,S="นอกจากนี้เรายังได้พูดเกี่ยวกับการทำงานของโมเดล Transformer และความสำคัญของการใช้งาน transfer learning และการ fine-tune สิ่งสำคัญเลยคือ คุณสามารถใช้โมเดลแบบเต็มรูปแบบหรือจะใช้เพียงแค่ส่วน encoder หรือ decoder ก็ได้ ขึ้นอยู่กับว่าต้องการใช้งานแบบไหน ตารางด้านล่างสรุปการใช้งานไว้ดังนี้:",P,p,j="<thead><tr><th>โมเดล</th> <th>ตัวอย่าง</th> <th>งาน</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Encoder</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>การแยกแยะประโยค, การระบุประเภทคำ, การสกัดคำถามคำตอบ</td></tr> <tr><td>Decoder</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>การสร้างข้อความ</td></tr> <tr><td>Encoder-decoder</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>การสรุปความ, การแปลภาษา, การสร้างคำตอบจากคำถาม</td></tr></tbody>",v,f,L,$,x;return o=new J({props:{title:"สรุป",local:"สรป",headingTag:"h1"}}),l=new X({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),f=new K({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter1/9.mdx"}}),{c(){r=c("meta"),T=s(),h=c("p"),_=s(),C(o.$$.fragment),E=s(),C(l.$$.fragment),b=s(),m=c("p"),m.innerHTML=G,g=s(),d=c("p"),d.textContent=S,P=s(),p=c("table"),p.innerHTML=j,v=s(),C(f.$$.fragment),L=s(),$=c("p"),this.h()},l(t){const e=O("svelte-u9bgzb",document.head);r=u(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),T=i(t),h=u(t,"P",{}),z(h).forEach(a),_=i(t),R(o.$$.fragment,t),E=i(t),R(l.$$.fragment,t),b=i(t),m=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-jd5pv9"&&(m.innerHTML=G),g=i(t),d=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-1wpf9a7"&&(d.textContent=S),P=i(t),p=u(t,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),w(p)!=="svelte-thcuds"&&(p.innerHTML=j),v=i(t),R(f.$$.fragment,t),L=i(t),$=u(t,"P",{}),z($).forEach(a),this.h()},h(){D(r,"name","hf:doc:metadata"),D(r,"content",V)},m(t,e){U(document.head,r),n(t,T,e),n(t,h,e),n(t,_,e),A(o,t,e),n(t,E,e),A(l,t,e),n(t,b,e),n(t,m,e),n(t,g,e),n(t,d,e),n(t,P,e),n(t,p,e),n(t,v,e),A(f,t,e),n(t,L,e),n(t,$,e),x=!0},p:N,i(t){x||(B(o.$$.fragment,t),B(l.$$.fragment,t),B(f.$$.fragment,t),x=!0)},o(t){H(o.$$.fragment,t),H(l.$$.fragment,t),H(f.$$.fragment,t),x=!1},d(t){t&&(a(T),a(h),a(_),a(E),a(b),a(m),a(g),a(d),a(P),a(p),a(v),a(L),a($)),a(r),M(o,t),M(l,t),M(f,t)}}}const V='{"title":"สรุป","local":"สรป","sections":[],"depth":1}';function W(y){return k(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class at extends q{constructor(r){super(),F(this,r,W,Q,I,{})}}export{at as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.08 kB
- Xet hash:
- 8dd4c85960171057a99b8a5beb4432382ea3792ebcb48a81977eebd189ae993d
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.