LLM Course documentation
CCác mô hình giải mã
0. Cài đặt
1. Mô hình Transformer
Giới thiệuXử lý Ngôn Ngữ Tự nhiênTransformers có thể làm những gì?Cơ chế hoạt động của Transformer?Các mô hình mã hóaCác mô hình giải mãCác mô hình mã hoá-giải mãThiên kiến và hạn chếTổng kếtĐố vui cuối chương
2. Sử dụng 🤗 Transformers
3. Tinh chỉnh một mô hình huấn luyện trước
4. Chia sẻ các mô hình và tokenizer
5. Thư viện 🤗 Datasets
6. Thư viện 🤗 Tokenizers
7. Các tác vụ NLP chính
8. Làm thế nào để yêu cầu giúp đỡ
9. Xây dựng và chia sẻ các demo
Sự kiện Khoá học
CCác mô hình giải mã
Mô hình giải mã chỉ sử dụng phần giải mã của mô hình Transformer. Ở mỗi bước, đối với một từ nhất định, các lớp attention chỉ có thể truy cập các từ được đặt trước nó trong câu. Những mô hình này thường được gọi là mô hình auto-regressive hay hồi quy tự động.
Việc huấn luyện trước các mô hình giải mã thường xoay quanh việc dự đoán từ tiếp theo trong câu.
Các mô hình này phù hợp nhất cho các tác vụ liên quan đến việc tạo văn bản.
Một số mô hình tiêu biểu của nhóm này bao gồm:
Update on GitHub