Buckets:
Encoder modelleri
Encoder modelleri Transformer modellerinin sadece encoder kısmını kulanır.Her aşamada, attention katmanları ilk cümlenin bütün kelimelerine erişir. Bu modeller genellikle çift yönlü attention olarak nitelendirilir ve genellikle auto-encoding models olarak adlandırılır.
Bu modellerin öneğitimi genellikle verilen cümleyi bozmaya yöneliktir (örnek olarak, içindeki rastgele kelimeleri maskeleyerek) ve model ilk cümleyi bulma veya yeniden oluşturma ile görevlendirilir.
Encoder modelleri cümle sınıflandırma, varlık tanıma (daha spesifik olarak sözcük sınıflandırma) ve extractive soru yanıtlama gibi cümlenin tam anlaşılmasını gerektiren görevler için uygundur.
Bu model ailesinin temsilcileri şunlardır:
Xet Storage Details
- Size:
- 1.36 kB
- Xet hash:
- f13fd8f5890363553cc99d3ac3f908fca438d5ff9d214b7c703e6ac97f390345
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.