Buckets:
| # Modelli decoder | |
| I modelli decoder utilizzano solo il decoder di un modello Transformer. Ad ogni passaggio e per una data parola, gli attention layer hanno accesso solo alle parole che la precedono nella frase. Questi modelli sono spesso detti *auto-regressive models*. | |
| Il pre-addestramento dei modelli decoder ha spesso a che fare con la previsione della parola successiva in un contesto frasale. | |
| Questi modelli sono particolarmente adatti a compiti di generazione testuale. | |
| Alcuni rappresentanti di questa famiglia includono: | |
| - [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/transfo-xl.html) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 821 Bytes
- Xet hash:
- 3b636a7b16a0134d33768395313fcef36c2e6f12c293d407dd75ba2a2fa340b7
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.