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# Modelos de decodificadores
Los modelos de decodificadores usan únicamente el decodificador del Transformador. En cada etapa, para una palabra dada las capas de atención pueden acceder solamente a las palabras que se ubican antes en la oración. Estos modelos se suelen llamar modelos *auto-regressive*.
El preentrenamiento de los modelos de decodificadores generalmente gira en torno a la predicción de la siguiente palabra en la oración.
Estos modelos son más adecuados para tareas que implican la generación de texto.
Los miembros de esta familia de modelos incluyen:
- [CTRL](https://huggingface.co/transformers/model_doc/ctrl.html)
- [GPT](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/openai-gpt)
- [GPT-2](https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt2.html)
- [Transformer XL](https://huggingface.co/transformers/model_doc/transformerxl.html)

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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.