Buckets:
Utilisation de base terminée !
Bravo à vous pour avoir suivi le cours jusqu'ici ! Pour récapituler, dans ce chapitre vous avez :
- appris les blocs de construction de base d'un transformer,
- appris ce qui constitue un pipeline de tokenisation,
- vu comment utiliser un transformer en pratique,
- appris comment tirer parti d'un tokenizer pour convertir du texte en tenseurs compréhensibles par le modèle,
- configurer ensemble un tokenizer et un modèle afin de passer du texte aux prédictions,
- appris les limites des identifiants d'entrée et ce que sont que les masques d'attention,
- joué avec des méthodes de tokenizer polyvalentes et configurables.
À partir de maintenant, vous devriez être en mesure de naviguer librement dans la documentation 🤗 Transformers. Le vocabulaire vous semblera familier et vous avez vu les méthodes que vous utiliserez la plupart du temps.
Xet Storage Details
- Size:
- 1.1 kB
- Xet hash:
- 55ac28e064d070971f282dd57bc7beaff230d6915b24a2d919f57bc7288dd360
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.