LLM Course documentation
Modele Decoder
0. Configurare
1. Modele Transformer
IntroducereProcesarea limbajului natural și modelele de limbaj mariTransformers, ce pot face?Cum funcționează Transformers?Modele EncoderModele DecoderModele secvență-la-secvențăPrejudecăți și limităriRezumatQuiz de final de capitol
2. Folosirea 🤗 Transformers
3. Fine-tuning unui model preantrenat
4. Partajarea modelelor și a tokenizatoarelor
5. Biblioteca 🤗 Datasets
6. Biblioteca 🤗 Tokenizers
7. Sarcini clasice NLP
8. Cum să ceri ajutor
9. Construirea și partajarea demo-urilor
10. Curățați seturi de date de înaltă calitate
11. Fine-tuning pentru modele mari de limbaj
12. Construiește Modele de Raționament new
Evenimente Curs
Modele Decoder
Modelele Decoder utilizează doar decoder-ul unui model Transformer. În fiecare etapă, pentru un cuvânt dat, layerele de atenție pot accesa doar cuvintele poziționate înaintea acestuia în propoziție. Aceste modele sunt adesea numite modele autoregresive.
Preantrenarea modelelor de decodare se axează de obicei pe prezicerea următorului cuvânt din propoziție.
Aceste modele sunt cele mai potrivite pentru sarcinile care implică generarea de text.
Printre reprezentanții acestei familii de modele se numără:
Update on GitHub