Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
2.01 kB

Модели-кодировщики

Кодировщики используют только компонент кодировщика трансформера. На каждом этапе слой внимания может использовать все слова исходного предложения. Эти модели часто характеризуют как имеющие двунаправленное внимание (англ. bi-directional attention), и часто называют моделями автокодировщиками.

Предварительное обучение этих моделей обычно заключается в том, чтобы как-то исказить предложение (например, путем маскировки в нем случайных слов) и поставить перед моделью задачу найти или восстановить исходное предложение.

Кодировщики лучше всего подходят для задач, требующих понимания всего предложения, таких как классификация предложений, распознавание именованных сущностей (и, в более общем смысле, классификация слов) и ответы на вопросы с извлечением информации из контекста (выделительные вопросно-ответные системы).

К представителям этого семейства моделей относятся:

Xet Storage Details

Size:
2.01 kB
·
Xet hash:
08f283db1f3761888a39715238a657f6d9852f7050798e725fa757ce2cbce2cf

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