course/pr_1069/ja/chapter7/8.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;NLPをマスター&quot;,&quot;local&quot;:&quot;nlpをマスター&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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あなたは今、🤗トランスフォーマーとハギング フェイス エコシステムを使って（ほとんど）どんなNLPタスクにも取り組むために必要なすべての知識とツールを手にしています。</p> <p data-svelte-h="svelte-8p4qqc">様々なデータコレーターを見てきましたので、各タスクにどのコレーターを使えばいいのかがわかるように、この小さなビデオを作りました。</p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/-RPeakdlHYo" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-arygle">このライトニング・ツアーでNLPの主要タスクを学んだ後、次のことを行ってください。</p> <ul data-svelte-h="svelte-1yda8zf"><li>各タスクに最適なアーキテクチャ（エンコーダ、デコーダ、またはエンコーダ-デコーダ）を把握する</li> <li>言語モデルの事前トレーニングと微調整の違いを理解する</li> <li>フォローしているトラックに応じて、TrainerAPIと分散トレーニング機能の🤗AccelerateまたはTensorFlowとKerasのいずれかを使用してTransformerモデルをトレーニング
する方法を知る</li> <li>テキスト生成タスクのROUGEやBLEUなどの指標の意味と制限を理解する</li> <li>ハブを使用する場合と🤗Transformersのパイプラインの使用する場合の両方で、微調整されたモデルを使う方法を知る</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-f6gvp0">このすべての知識にもかかわらず、コードで難しいバグに遭遇したり、特定のNLP問題を解決する方法について質問したりするときが来るでしょう。 幸いなことに、ハギング
フェイスコミュニティがお手伝いします。 コースのこの部分の最後の章では、Transformerモデルをデバッグし、効果的に支援を求める方法を探ります。</p> <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/ja/chapter7/8.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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