Buckets:
| # Encoder modelleri | |
| Encoder modelleri Transformer modellerinin sadece encoder kısmını kulanır.Her aşamada, attention katmanları ilk cümlenin bütün kelimelerine erişir. Bu modeller genellikle çift yönlü attention olarak nitelendirilir ve genellikle *auto-encoding models* olarak adlandırılır. | |
| Bu modellerin öneğitimi genellikle verilen cümleyi bozmaya yöneliktir (örnek olarak, içindeki rastgele kelimeleri maskeleyerek) ve model ilk cümleyi bulma veya yeniden oluşturma ile görevlendirilir. | |
| Encoder modelleri cümle sınıflandırma, varlık tanıma (daha spesifik olarak sözcük sınıflandırma) ve extractive soru yanıtlama gibi cümlenin tam anlaşılmasını gerektiren görevler için uygundur. | |
| Bu model ailesinin temsilcileri şunlardır: | |
| - [ALBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html) | |
| - [BERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html) | |
| - [DistilBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html) | |
| - [ELECTRA](https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html) | |
| - [RoBERTa](https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.14 kB
- Xet hash:
- 240250e3877b97dd1a52c1ed7b3e7608d6396ff4fd0aa6876b7c9b75522a089b
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.