NLP Course documentation

สรุป

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

สรุป

Ask a Question

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