Buckets:
โมเดล Encoder
โมเดล encoder ใช้เพียงส่วน encoder จากโมเดล Transformer เท่านั้น ในแต่ละชั้น attention layer สามารถเข้าถึงคำทุกคำในประโยคได้ โมเดลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะใช้ attention แบบสองทาง (หรือเรียกว่า bi-directional attention) และถูกเรียกว่า โมเดล auto-encoding
โมเดล pretrain ในกลุ่มนี้จะเทรนโดยการให้ประโยคเริ่มต้นและประโยควิบัติ(เช่น เว้นว่างคำบางคำในประโยค) และเป้าหมายของโมเดลคือหาวิธีสร้างประโยคเริ่มต้นให้ดีดังเดิม
โมเดล encoder เหมาะกับงานแบบนี้ที่สุด เพราะงานเหล่านี้ต้องการความเข้าใจประโยคทั้งประโยค ตัวอย่างงานแบบนี้เช่น การแยกแยะประโยค, การระบุคำเฉพาะในประโยค (รวมถึงการแยกแยะประเภทคำ), และการสกัดคำถามคำตอบ
ตัวแทนโมเดลในกลุ่มนี้ได้แก่:
Xet Storage Details
- Size:
- 2.23 kB
- Xet hash:
- 58d581a579d984e61b564546fde1f9e2f42c2c603704193b43519550dbc1c966
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.