Buckets:
| # Hoàn thành cách sử dụng cơ bản! | |
| <CourseFloatingBanner | |
| chapter={2} | |
| classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | |
| /> | |
| Thật tuyệt vời khi theo dõi khóa học đến đây! Tổng kết lại, trong chương này bạn: | |
| - Đã học các khối cơ bản của mô hình Transformer. | |
| - Đã học những gì tạo nên pipeline cho việc tokenize. | |
| - Biết cách sử dụng mô hình Transformer trong thực tế. | |
| - Đã học cách sử dụng tokenizer để chuyển đổi văn bản thành tensors mà mô hình có thể hiểu được. | |
| - Thiết lập tokenizer và một mô hình cùng nhau để chuyển từ văn bản đầu vào thành dự đoán đầu ra. | |
| - Tìm hiểu những hạn chế của ID đầu vào và tìm hiểu về lớp attantion mask. | |
| - Nghịch các phương pháp tokenizer linh hoạt và có thể định cấu hình. | |
| Từ bây giờ, bạn sẽ có thể tự do khám phá các tài liệu 🤗 Transformers: từ vựng sẽ nghe có vẻ quen thuộc và bạn đã thấy các phương pháp bạn sẽ sử dụng phần lớn thời gian. | |
| <EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/vi/chapter2/7.mdx" /> |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.22 kB
- Xet hash:
- bcaa05d3c72f426746aa08e39350bc01fdaafdc6760136641e4ebb1e5473563f
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.