Buckets:
| # Модели-декодировщики | |
| <CourseFloatingBanner | |
| chapter={1} | |
| classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | |
| /> | |
| Декодировщики используют только компонент декодирования трансформера. На каждом этапе для текущего слова слой внимания может получить доступ только к словам, которые были расположены до него в предложении. Такие модели часто называются *авторегрессионными моделями*. | |
| Процесс предобучения декодировщиков обычно заключается в предсказании следующего слова в предложении. | |
| Такие модели лучше всего подходят для задач, связанных с генерацией текста. | |
| Представителями этого семейства моделей являются: | |
| - [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) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.35 kB
- Xet hash:
- 007e8045a487536c5a313cab253e8d0b9056f2124b942c889cb1e0eda61b71e5
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.