Buckets:

rtrm's picture
download
raw
4.13 kB
- title: 0. ติดตั้งโปรแกรม
sections:
- local: chapter0/1
title: บทนำ
- title: 1. โมเดล Transformer
sections:
- local: chapter1/1
title: บทนำ
- local: chapter1/2
title: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- local: chapter1/3
title: Transformers ชื่อนี้มีดียังไง?
- local: chapter1/4
title: Transformers ทำงานยังไง?
- local: chapter1/5
title: โมเดล Encoder
- local: chapter1/6
title: โมเดล Decoder
- local: chapter1/7
title: โมเดล sequence-to-sequence
- local: chapter1/8
title: ข้อจำกัดจากอคติของข้อมูล
- local: chapter1/9
title: สรุป
- local: chapter1/10
title: คำถามท้ายบท
quiz: 1
- title: 2. การใช้งาน 🤗 Transformers
sections:
- local: chapter2/1
title: บทนำ
- local: chapter2/2
title: เบื้องหลังของ pipeline
- local: chapter2/3
title: โมเดล
- local: chapter2/4
title: Tokenizers
- local: chapter2/5
title: การจัดการกับหลายๆประโยค(multiple sequences)
- local: chapter2/6
title: ประกอบทุกอย่างเข้าด้วยกัน
- local: chapter2/7
title: การใช้งานเบื้องต้นสำเร็จแล้ว!
- local: chapter2/8
title: แบบทดสอบท้ายบท
quiz: 2
- title: 3. การ fine-tune โมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained model)
sections:
- local: chapter3/1
title: บทนำ
- local: chapter3/2
title: การประมวลผลข้อมูล
- local: chapter3/3
title: การ Fine-tune โมเดลด้วย Trainer API หรือ Keras
local_fw: { pt: chapter3/3, tf: chapter3/3_tf }
- local: chapter3/4
title: การเทรนโมเดลฉบับสมบูรณ์
- local: chapter3/5
title: Fine-tune โมเดลสำเร็จแล้ว!
- local: chapter3/6
title: คำถามท้ายบท
quiz: 3
- title: 4. การแบ่งปันโมเดลและ tokenizers
sections:
- local: chapter4/1
title: The Hugging Face Hub
- local: chapter4/2
title: การใช้งานโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained models)
- local: chapter4/3
title: การแบ่งปันโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained models)
- local: chapter4/4
title: การสร้างการ์ดโมเดล (model card)
- local: chapter4/5
title: จบพาร์ทที่ 1!
- local: chapter4/6
title: คำถามท้ายบท
quiz: 4
- title: 6. ตัวตัดคำจาก 🤗 Tokenizers library
sections:
- local: chapter6/1
title: บทนำ
- local: chapter6/2
title: การเทรน tokenizer จาก tokenizer ที่มีอยู่แล้ว
- local: chapter6/3
title: ความสามารถพิเศษของตัวตัดคำแบบเร็ว (fast tokenizers)
- local: chapter6/3b
title: การใช้งานตัวตัดคำแบบเร็ว (Fast tokenizers) ใน QA pipeline
- local: chapter6/4
title: Normalization และ pre-tokenization
- local: chapter6/5
title: Byte-Pair Encoding tokenization
- local: chapter6/6
title: WordPiece tokenization
- local: chapter6/7
title: Unigram tokenization
- local: chapter6/8
title: การสร้าง tokenizer ทีละขั้นตอน
- local: chapter6/9
title: เรียนจบเรื่อง tokenizer แล้ว!
- local: chapter6/10
title: คำถามท้ายบท
quiz: 6

Xet Storage Details

Size:
4.13 kB
·
Xet hash:
6764f331a82d51a7f9fd801e787e759d1136139b9a488bec27b43926b579c95a

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