Buckets:

rtrm's picture
download
raw
4.11 kB
import{s as D,n as I,o as J}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as K,i as V,g as o,s as l,r as S,A as W,h as m,f as n,c as s,j as Q,u as j,x as C,k as X,y as Z,a,v as z,d as A,t as R,w as U}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as tt}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as et}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{H as nt,E as at}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function lt(Y){let r,v,d,w,i,b,f,P,p,T,u,k="Декодировщики используют только компонент декодирования трансформера. На каждом этапе для текущего слова слой внимания может получить доступ только к словам, которые были расположены до него в предложении. Такие модели часто называются <em>авторегрессионными моделями</em>.",L,c,B="Процесс предобучения декодировщиков обычно заключается в предсказании следующего слова в предложении.",y,$,F="Такие модели лучше всего подходят для задач, связанных с генерацией текста.",E,h,N="Представителями этого семейства моделей являются:",H,_,O='<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/ctrl.html" rel="nofollow">CTRL</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/openai-gpt" rel="nofollow">GPT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt2.html" rel="nofollow">GPT-2</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/transformerxl.html" rel="nofollow">Transformer XL</a></li>',M,g,q,x,G;return i=new nt({props:{title:"Модели-декодировщики",local:"модели-декодировщики",headingTag:"h1"}}),f=new et({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),p=new tt({props:{id:"d_ixlCubqQw"}}),g=new at({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter1/6.mdx"}}),{c(){r=o("meta"),v=l(),d=o("p"),w=l(),S(i.$$.fragment),b=l(),S(f.$$.fragment),P=l(),S(p.$$.fragment),T=l(),u=o("p"),u.innerHTML=k,L=l(),c=o("p"),c.textContent=B,y=l(),$=o("p"),$.textContent=F,E=l(),h=o("p"),h.textContent=N,H=l(),_=o("ul"),_.innerHTML=O,M=l(),S(g.$$.fragment),q=l(),x=o("p"),this.h()},l(t){const e=W("svelte-u9bgzb",document.head);r=m(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),v=s(t),d=m(t,"P",{}),Q(d).forEach(n),w=s(t),j(i.$$.fragment,t),b=s(t),j(f.$$.fragment,t),P=s(t),j(p.$$.fragment,t),T=s(t),u=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(u)!=="svelte-1ywt1ql"&&(u.innerHTML=k),L=s(t),c=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(c)!=="svelte-g199rt"&&(c.textContent=B),y=s(t),$=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C($)!=="svelte-v6qnsd"&&($.textContent=F),E=s(t),h=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(h)!=="svelte-1h7gdqi"&&(h.textContent=N),H=s(t),_=m(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),C(_)!=="svelte-jabf5n"&&(_.innerHTML=O),M=s(t),j(g.$$.fragment,t),q=s(t),x=m(t,"P",{}),Q(x).forEach(n),this.h()},h(){X(r,"name","hf:doc:metadata"),X(r,"content",st)},m(t,e){Z(document.head,r),a(t,v,e),a(t,d,e),a(t,w,e),z(i,t,e),a(t,b,e),z(f,t,e),a(t,P,e),z(p,t,e),a(t,T,e),a(t,u,e),a(t,L,e),a(t,c,e),a(t,y,e),a(t,$,e),a(t,E,e),a(t,h,e),a(t,H,e),a(t,_,e),a(t,M,e),z(g,t,e),a(t,q,e),a(t,x,e),G=!0},p:I,i(t){G||(A(i.$$.fragment,t),A(f.$$.fragment,t),A(p.$$.fragment,t),A(g.$$.fragment,t),G=!0)},o(t){R(i.$$.fragment,t),R(f.$$.fragment,t),R(p.$$.fragment,t),R(g.$$.fragment,t),G=!1},d(t){t&&(n(v),n(d),n(w),n(b),n(P),n(T),n(u),n(L),n(c),n(y),n($),n(E),n(h),n(H),n(_),n(M),n(q),n(x)),n(r),U(i,t),U(f,t),U(p,t),U(g,t)}}}const st='{"title":"Модели-декодировщики","local":"модели-декодировщики","sections":[],"depth":1}';function rt(Y){return J(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ut extends K{constructor(r){super(),V(this,r,rt,lt,D,{})}}export{ut as component};

Xet Storage Details

Size:
4.11 kB
·
Xet hash:
a3282957c2eefa8a089a70915587267c6ca7204ad172489a8acce3e6c4305c8a

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