Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Các mô hình mã hoá-giải mã","local":"các-mô-hình-mã-hoá-giải-mã","sections":[],"depth":1}"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/entry/start.1659ba83.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/singletons.247b8bdb.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/paths.b7abfa28.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/entry/app.036980c4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/nodes/0.40812d09.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/nodes/10.95374032.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/Youtube.1e50a667.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/DocNotebookDropdown.efc1fb7c.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.ebf8be91.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Các mô hình mã hoá-giải mã","local":"các-mô-hình-mã-hoá-giải-mã","sections":[],"depth":1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="các-mô-hình-mã-hoá-giải-mã" 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="#các-mô-hình-mã-hoá-giải-mã"><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>Các mô hình mã hoá-giải mã</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-ei4o0e">Các mô hình mã hóa-giải mã (còn được gọi là <em>mô hình chuỗi-sang-chuỗi</em>) sử dụng cả hai phần của kiến trúc Transformer. Ở mỗi bước, các lớp attention của phần mã hóa có thể truy cập tất cả các từ trong câu ban đầu, trong khi các lớp attention của phần giải mã chỉ có thể truy cập các từ được đặt trước một từ nhất định trong đầu vào.</p> <p data-svelte-h="svelte-1qznt96">Việc huấn luyện trước các mô hình này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm mục tiêu của mô hình mã hóa hoặc giải mã, nhưng thường liên quan đến một thứ phức tạp hơn một chút. Ví dụ: <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> được huấn luyện trước bằng cách thay thế các khoảng văn bản ngẫu nhiên (có thể chứa một số từ) bằng cách che lại bằng một từ đặc biệt và mục tiêu sau đó là dự đoán phần bị che lại bởi một từ đặc biệt đó.</p> <p data-svelte-h="svelte-rl514f">Mô hình chuỗi-sang-chuỗi phù hợp nhất cho các tác vụ xoay quanh việc tạo ra các câu mới tùy thuộc vào đầu vào nhất định, chẳng hạn như tóm tắt, dịch hoặc hỏi đáp chung.</p> <p data-svelte-h="svelte-1y8v6i9">Một số mô hình tiêu biểu của nhóm này bao gồm:</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/vi/chapter1/7.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1"><</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">></span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p> | |
| <script> | |
| { | |
| __sveltekit_13jihjq = { | |
| assets: "/docs/course/pr_1021/vi", | |
| base: "/docs/course/pr_1021/vi", | |
| env: {} | |
| }; | |
| const element = document.currentScript.parentElement; | |
| const data = [null,null]; | |
| Promise.all([ | |
| import("/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/entry/start.1659ba83.js"), | |
| import("/docs/course/pr_1021/vi/_app/immutable/entry/app.036980c4.js") | |
| ]).then(([kit, app]) => { | |
| kit.start(app, element, { | |
| node_ids: [0, 10], | |
| data, | |
| form: null, | |
| error: null | |
| }); | |
| }); | |
| } | |
| </script> | |
Xet Storage Details
- Size:
- 7.95 kB
- Xet hash:
- 2136695caee79d76322061c38bb0b2c48503cf8ffa3488802540e360b3a421a7
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.