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Uso di base completato!

Ottimo lavoro per aver seguito il corso fino a questo punto! Per fare un riassunto, in questo capitolo abbiamo visto:

  • Imparare gli elementi di base di un modello Transformer.
  • Imparare a conoscere gli elementi che compongono una pipeline di tokenizzazione.
  • Hai visto come utilizzare un modello Transformer nella pratica.
  • Imparare a sfruttare un tokenizer per convertire il testo in tensori comprensibili dal modello.
  • Impostare un tokenizer e un modello insieme per passare dal testo alle previsioni.
  • Imparare i limiti degli ID di input e conoscere le maschere di attenzione.
  • Abbiamo giocato con metodi di tokenizzazione versatili e configurabili.

D'ora in poi, dovreste essere in grado di navigare liberamente nella documentazione di Transformers 🤗: il vocabolario vi suonerà familiare e avrete già visto i metodi che userete la maggior parte delle volte.

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e331f17fd1f81a9e3df6ea6f4032fd87482a77bd0cadb446a1fb3fc92118965b

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