Buckets:
| # Decoder-Modelle | |
| Decoder-Modelle verwenden nur den Decoder eines Transformer-Modells. Die Attention-Layer können bei jedem Schritt hinsichtlich eines bestimmten Wortes nur auf die Wörter zugreifen, die vor diesem Wort im Satz stehen. Diese Modelle werden oft als *autoregressive Modelle* bezeichnet. | |
| Beim Pretraining von Decoder-Modellen geht es in der Regel um die Vorhersage des nächsten Wortes im Satz. | |
| Diese Modelle sind am besten für Aufgaben geeignet, bei denen es um die Generierung von Texten geht. | |
| Zu dieser Modellfamilie gehören unter anderem: | |
| - [CTRL](https://huggingface.co/transformers/model_doc/ctrl) | |
| - [GPT](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/openai-gpt) | |
| - [GPT-2](https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt2) | |
| - [Transformer XL](https://huggingface.co/transformers/model_doc/transformerxl) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 840 Bytes
- Xet hash:
- 8892489b37c4280765dea69b9a5352c364177f704a18ea62cc6f83de31698230
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.