สรุป
ในบทนี้คุณได้เรียนรู้การแก้ปัญหา NLP แบบต่าง ๆ โดยใช้ฟังก์ชัน pipeline()
จาก 🤗 Transformers รวมถึงได้เรียนรู้การค้นหาและใช้งานโมเดลใน Hub อีกทั้งยังเรียนรู้การใช้งาน Inference API ในการทดสอบโมเดลจากเว็บบราวเซอร์
นอกจากนี้เรายังได้พูดเกี่ยวกับการทำงานของโมเดล Transformer และความสำคัญของการใช้งาน transfer learning และการ fine-tune สิ่งสำคัญเลยคือ คุณสามารถใช้โมเดลแบบเต็มรูปแบบหรือจะใช้เพียงแค่ส่วน encoder หรือ decoder ก็ได้ ขึ้นอยู่กับว่าต้องการใช้งานแบบไหน ตารางด้านล่างสรุปการใช้งานไว้ดังนี้:
โมเดล | ตัวอย่าง | งาน |
---|---|---|
Encoder | ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa | การแยกแยะประโยค, การระบุประเภทคำ, การสกัดคำถามคำตอบ |
Decoder | CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL | การสร้างข้อความ |
Encoder-decoder | BART, T5, Marian, mBART | การสรุปความ, การแปลภาษา, การสร้างคำตอบจากคำถาม |