Buckets:
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| <link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1114/es/_app/immutable/chunks/Youtube.ed0cfdd7.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="undefined"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 max-sm:gap-0.5 h-6 max-sm:h-5 px-2 max-sm:px-1.5 text-[11px] max-sm:text-[9px] font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0"><svg class="w-3 h-3 max-sm:w-2.5 max-sm:h-2.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg></span> <span>Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-6 max-sm:h-5 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible w-3 h-3 max-sm:w-2.5 max-sm:h-2.5 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg></button></div> </div> <p data-svelte-h="svelte-qpxf01"># Modelos secuencia a secuencia</p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/0_4KEb08xrE" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-j9fypa">Los modelos codificador/decodificador (también llamados <em>modelos secuencia a secuencia</em>) usan ambas partes de la arquitectura del Transformador. En cada etapa, las capas de atención del codificador pueden acceder a todas las palabras de la secuencia inicial, mientras que las capas de atención del decodificador sólo pueden acceder a las palabras que se ubican antes de una palabra dada en el texto de entrada.</p> <p data-svelte-h="svelte-1yaxgjp">El preentrenamiento de estos modelos se puede hacer usando los objetivos de los modelos de codificadores o decodificadores, pero usualmente implican algo más complejo. Por ejemplo, <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> está preentrenado al reemplazar segmentos aleatorios de texto (que pueden contener varias palabras) con una palabra especial que las oculta, y el objetivo es predecir el texto que esta palabra reemplaza.</p> <p data-svelte-h="svelte-r14arb">Los modelos secuencia a secuencia son más adecuados para tareas relacionadas con la generación de nuevas oraciones dependiendo de una entrada dada, como resumir, traducir o responder generativamente preguntas.</p> <p data-svelte-h="svelte-10w8ozo">Algunos miembros de esta familia de modelos son:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1lyffe"><li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html" rel="nofollow">BART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html" rel="nofollow">mBART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html" rel="nofollow">Marian</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html" rel="nofollow">T5</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/es/chapter1/7.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p> | |
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Xet Storage Details
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.