Buckets:

rtrm's picture
download
raw
3.79 kB
import{s as X,n as D,o as I}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as J,i as K,g as o,s as a,r as G,A as W,h as s,f as n,c as l,j as Q,u as S,x as C,k as V,y as Z,a as i,v as j,d as A,t as N,w as R}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 it}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function at(U){let m,x,v,w,r,b,h,y,c,P,f,Y="Mô hình giải mã chỉ sử dụng phần giải mã của mô hình Transformer. Ở mỗi bước, đối với một từ nhất định, các lớp attention chỉ có thể truy cập các từ được đặt trước nó trong câu. Những mô hình này thường được gọi là mô hình <em>auto-regressive</em> hay <em>hồi quy tự động</em>.",T,p,k="Việc huấn luyện trước các mô hình giải mã thường xoay quanh việc dự đoán từ tiếp theo trong câu.",L,u,B="Các mô hình này phù hợp nhất cho các tác vụ liên quan đến việc tạo văn bản.",M,g,F="Một số mô hình tiêu biểu của nhóm này bao gồm:",q,$,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/transfo-xl.html" rel="nofollow">Transformer XL</a></li>',E,_,H,d,z;return r=new nt({props:{title:"CCác mô hình giải mã",local:"ccác-mô-hình-giải-mã",headingTag:"h1"}}),h=new et({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),c=new tt({props:{id:"d_ixlCubqQw"}}),_=new it({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/vi/chapter1/6.mdx"}}),{c(){m=o("meta"),x=a(),v=o("p"),w=a(),G(r.$$.fragment),b=a(),G(h.$$.fragment),y=a(),G(c.$$.fragment),P=a(),f=o("p"),f.innerHTML=Y,T=a(),p=o("p"),p.textContent=k,L=a(),u=o("p"),u.textContent=B,M=a(),g=o("p"),g.textContent=F,q=a(),$=o("ul"),$.innerHTML=O,E=a(),G(_.$$.fragment),H=a(),d=o("p"),this.h()},l(t){const e=W("svelte-u9bgzb",document.head);m=s(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),x=l(t),v=s(t,"P",{}),Q(v).forEach(n),w=l(t),S(r.$$.fragment,t),b=l(t),S(h.$$.fragment,t),y=l(t),S(c.$$.fragment,t),P=l(t),f=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(f)!=="svelte-1nfjpwx"&&(f.innerHTML=Y),T=l(t),p=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(p)!=="svelte-1rilhw6"&&(p.textContent=k),L=l(t),u=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(u)!=="svelte-co532z"&&(u.textContent=B),M=l(t),g=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(g)!=="svelte-1y8v6i9"&&(g.textContent=F),q=l(t),$=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),C($)!=="svelte-1tiql5w"&&($.innerHTML=O),E=l(t),S(_.$$.fragment,t),H=l(t),d=s(t,"P",{}),Q(d).forEach(n),this.h()},h(){V(m,"name","hf:doc:metadata"),V(m,"content",lt)},m(t,e){Z(document.head,m),i(t,x,e),i(t,v,e),i(t,w,e),j(r,t,e),i(t,b,e),j(h,t,e),i(t,y,e),j(c,t,e),i(t,P,e),i(t,f,e),i(t,T,e),i(t,p,e),i(t,L,e),i(t,u,e),i(t,M,e),i(t,g,e),i(t,q,e),i(t,$,e),i(t,E,e),j(_,t,e),i(t,H,e),i(t,d,e),z=!0},p:D,i(t){z||(A(r.$$.fragment,t),A(h.$$.fragment,t),A(c.$$.fragment,t),A(_.$$.fragment,t),z=!0)},o(t){N(r.$$.fragment,t),N(h.$$.fragment,t),N(c.$$.fragment,t),N(_.$$.fragment,t),z=!1},d(t){t&&(n(x),n(v),n(w),n(b),n(y),n(P),n(f),n(T),n(p),n(L),n(u),n(M),n(g),n(q),n($),n(E),n(H),n(d)),n(m),R(r,t),R(h,t),R(c,t),R(_,t)}}}const lt='{"title":"CCác mô hình giải mã","local":"ccác-mô-hình-giải-mã","sections":[],"depth":1}';function mt(U){return I(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ft extends J{constructor(m){super(),K(this,m,mt,at,X,{})}}export{ft as component};

Xet Storage Details

Size:
3.79 kB
·
Xet hash:
ae40a8ca3dc0add9e2243c1c73520341a1a0f8229103235bf2296819e03d69ab

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