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Utilisation de base terminée !

Bravo à vous pour avoir suivi le cours jusqu'ici ! Pour récapituler, dans ce chapitre vous avez :

  • appris les blocs de construction de base d'un transformer,
  • appris ce qui constitue un pipeline de tokenisation,
  • vu comment utiliser un transformer en pratique,
  • appris comment tirer parti d'un tokenizer pour convertir du texte en tenseurs compréhensibles par le modèle,
  • configurer ensemble un tokenizer et un modèle afin de passer du texte aux prédictions,
  • appris les limites des identifiants d'entrée et ce que sont que les masques d'attention,
  • joué avec des méthodes de tokenizer polyvalentes et configurables.

À partir de maintenant, vous devriez être en mesure de naviguer librement dans la documentation 🤗 Transformers. Le vocabulaire vous semblera familier et vous avez vu les méthodes que vous utiliserez la plupart du temps.

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