course/pr_1069/vi/chapter7/1.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Giới thiệu&quot;,&quot;local&quot;:&quot;giới-thiệu&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;: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/53.9fe98e1f.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/Tip.363c041f.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/vi/_app/immutable/chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.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="{&quot;title&quot;:&quot;Giới thiệu&quot;,&quot;local&quot;:&quot;giới-thiệu&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p> <div class="bg-white leading-none border border-gray-100 rounded-lg flex p-0.5 w-56 text-sm mb-4"><a class="flex justify-center flex-1 py-1.5 px-2.5 focus:outline-none !no-underline rounded-l bg-red-50 dark:bg-transparent text-red-600" href="?fw=pt"><svg class="mr-1.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><defs><clipPath id="a"><rect x="3.05" y="0.5" width="25.73" height="31" fill="none"></rect></clipPath></defs><g clip-path="url(#a)"><path d="M24.94,9.51a12.81,12.81,0,0,1,0,18.16,12.68,12.68,0,0,1-18,0,12.81,12.81,0,0,1,0-18.16l9-9V5l-.84.83-6,6a9.58,9.58,0,1,0,13.55,0ZM20.44,9a1.68,1.68,0,1,1,1.67-1.67A1.68,1.68,0,0,1,20.44,9Z" fill="#ee4c2c"></path></g></svg> Pytorch </a><a class="flex justify-center flex-1 py-1.5 px-2.5 focus:outline-none !no-underline rounded-r text-gray-500 filter grayscale" href="?fw=tf"><svg class="mr-1.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" focusable="false" role="img" width="0.94em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 274"><path d="M145.726 42.065v42.07l72.861 42.07v-42.07l-72.86-42.07zM0 84.135v42.07l36.43 21.03V105.17L0 84.135zm109.291 21.035l-36.43 21.034v126.2l36.43 21.035v-84.135l36.435 21.035v-42.07l-36.435-21.034V105.17z" fill="#E55B2D"></path><path d="M145.726 42.065L36.43 105.17v42.065l72.861-42.065v42.065l36.435-21.03v-84.14zM255.022 63.1l-36.435 21.035v42.07l36.435-21.035V63.1zm-72.865 84.135l-36.43 21.035v42.07l36.43-21.036v-42.07zm-36.43 63.104l-36.436-21.035v84.135l36.435-21.035V210.34z" fill="#ED8E24"></path><path d="M145.726 0L0 84.135l36.43 21.035l109.296-63.105l72.861 42.07L255.022 63.1L145.726 0zm0 126.204l-36.435 21.03l36.435 21.036l36.43-21.035l-36.43-21.03z" fill="#F8BF3C"></path></svg> TensorFlow </a></div>  <h1 class="relative group"><a id="giới-thiệu" 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="#giới-thiệu"><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>Giới thiệu</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-1ghr3aq">Trong <a href="/course/chapter3">Chương 3</a>, bạn đã thấy cách tinh chỉnh một mô hình để phân loại văn bản. Trong chương này, chúng ta sẽ giải quyết các tác vụ NLP phổ biến sau:</p> <ul data-svelte-h="svelte-16f50cs"><li>Phần loại token</li> <li>Mô hình ngôn ngữ bị ẩn đi (như BERT)</li> <li>Tóm tắt</li> <li>Dịch máy</li> <li>Mô hình ngôn ngữ nhân quả huấn luyện trước (như GPT-2)</li> <li>Hỏi đáp</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-zshref">Để làm được điều này, bạn sẽ cần tận dụng mọi thứ bạn đã học về API <code>Trainer</code> và thư viện 🤗 Accelerate trong <a href="/course/chapter3">Chương 3</a>, thư viện 🤗 Datasets trong <a href="/course/chapter5">Chapter 5</a>, và thư viện 🤗 Tokenizers trong <a href="/course/chap6">Chương 6</a>. Chúng ta cũng sẽ tải kết quả của mình lên Model Hub, giống như đã làm trong <a href="/course/chap4">Chương 4</a>, vì vậy đây thực sự là chương mà mọi thứ kết hợp với nhau!</p> <p data-svelte-h="svelte-3b6poc">Mỗi phần có thể được đọc độc lập và sẽ chỉ cho bạn cách huấn luyện một mô hình bằng API <code>Trainer</code> hoặc với vòng huấn luyện của riêng bạn, sử dụng 🤗 Accelerate. Vui lòng bỏ qua một trong hai phần và tập trung vào phần mà bạn quan tâm nhất: API <code>Trainer</code> rất tuyệt vời để tinh chỉnh hoặc huấn luyện mô hình của bạn mà không cần lo lắng về những gì đang diễn ra ở phía sau, trong khi vòng huấn luyện với <code>Accelerate</code> sẽ cho phép bạn tùy chỉnh bất kỳ phần nào bạn muốn dễ dàng hơn.</p>  <div class="course-tip  bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400"><p data-svelte-h="svelte-k8ggo0">Nếu bạn đọc các phần theo trình tự, bạn sẽ nhận thấy rằng chúng có khá nhiều điểm chung về đoạn mã và văn xuôi mô tả. Việc lặp lại là có chủ đích, để cho phép bạn nhúng tay vào (hoặc quay lại sau) bất kỳ tác vụ nào mà bạn quan tâm và tìm thấy một ví dụ hoạt động hoàn chỉnh.</p></div> <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/chapter7/1.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> 
			
			<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, 53],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>