Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Các mô hình mã hóa","local":"các-mô-hình-mã-hóa","sections":[],"depth":1}"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/entry/start.bcd19957.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/singletons.20a6a839.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/paths.c89f4ad2.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/entry/app.38d32b86.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/nodes/0.cba642dc.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/nodes/8.ae184b3c.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/Youtube.1e50a667.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/DocNotebookDropdown.efc1fb7c.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Các mô hình mã hóa","local":"các-mô-hình-mã-hóa","sections":[],"depth":1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="các-mô-hình-mã-hóa" 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-hóa"><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 hóa</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/MUqNwgPjJvQ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-fx97ae">Các mô hình mã hóa chỉ sử dụng phần mã hóa của mô hình Transformer. Ở mỗi bước, các lớp attention có thể truy cập tất cả các từ trong câu ban đầu. Những mô hình này thường có đặc trưng là chú ý “hai chiều” và thường được gọi là mô hình <em>auto-encoding</em> hay <em>mã hóa tự động</em>.</p> <p data-svelte-h="svelte-j530oq">Việc huấn luyện trước các mô hình này thường xoay quanh việc phá vỡ một câu đã cho bằng cách nào đó (ví dụ: bằng cách che các từ ngẫu nhiên trong đó) và yêu cầu mô hình tìm hoặc tái tạo lại câu ban đầu.</p> <p data-svelte-h="svelte-yi2kz0">Mô hình mã hóa phù hợp nhất cho các tác vụ yêu cầu hiểu toàn bộ câu, chẳng hạn như phân loại câu, nhận dạng thực thể được đặt tên (và nói chung là phân loại từ) và trả lời câu hỏi chiết xuất.</p> <p data-svelte-h="svelte-1y8v6i9">Một số mô hình tiêu biểu của nhóm này bao gồm:</p> <ul data-svelte-h="svelte-18kzzol"><li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html" rel="nofollow">ALBERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html" rel="nofollow">BERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html" rel="nofollow">DistilBERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html" rel="nofollow">ELECTRA</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html" rel="nofollow">RoBERTa</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/chapter1/5.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_rdxbtd = { | |
| assets: "/docs/course/pr_1069/vi", | |
| base: "/docs/course/pr_1069/vi", | |
| env: {} | |
| }; | |
| const element = document.currentScript.parentElement; | |
| const data = [null,null]; | |
| Promise.all([ | |
| import("/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/entry/start.bcd19957.js"), | |
| import("/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/entry/app.38d32b86.js") | |
| ]).then(([kit, app]) => { | |
| kit.start(app, element, { | |
| node_ids: [0, 8], | |
| data, | |
| form: null, | |
| error: null | |
| }); | |
| }); | |
| } | |
| </script> | |
Xet Storage Details
- Size:
- 7.62 kB
- Xet hash:
- d92a88e035977bb67b0a2254fdc868df743b4d036858ec94ef07b20ed363e3c5
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.