forked from huggingface/course
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Commit
This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.
Merge pull request #1 from drniwech/chapter7
Issue#huggingface#64: Thai Translation of Chapter7.
- Loading branch information
Showing
10 changed files
with
6,628 additions
and
1 deletion.
There are no files selected for viewing
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,38 @@ | ||
<FrameworkSwitchCourse {fw} /> | ||
|
||
# บทนำ[[บทนำ]] | ||
|
||
<CourseFloatingBanner | ||
chapter={7} | ||
classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | ||
/> | ||
|
||
ใน [บทที่ 3](/course/th/chapter3), คุณได้เห็นวิธีการปรับแต่งโมเดลสำหรับการจัดหมวดหมู่ข้อความแล้ว ในบทนี้ เราจะพูดถึงหน้าที่ NLP โดยทั่วไป ดังนี้: | ||
|
||
- การจำแนกประเภทคำ (Token classification) | ||
- การปรับแต่งโมเดลภาษา (Masked language modeling) เช่น BERT | ||
- การสรุปความหมาย (Summarization) | ||
- การแปลความหมาย (Translation) | ||
- โมเดลภาษาเชิงสาเหตุ (Causal language modeling pretraining) เช่น GPT-2 | ||
- การตอบคำถาม (Question answering) | ||
|
||
{#if fw === 'pt'} | ||
|
||
ในการดำเนินการนี้ คุณจะต้องใช้ประโยชน์จากทุกสิ่งที่คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับ `Trainer` API และ 🤗 Accelerate ไลบรารี่ใน [บทที่ 3](/course/th/chapter3) ไลบรารี 🤗 ชุดข้อมูลใน [บทที่ 5](/course/th/chapter5 ) และไลบรารี 🤗 Tokenizers ใน [บทที่ 6](/course/th/chapter6) นอกจากนี้เรายังจะอัปโหลดผลลัพธ์ของเราไปยัง Model Hub เช่นเดียวกับที่เราทำใน [บทที่ 4](/course/th/chapter4) ดังนั้นนี่คือบทที่ทุกอย่างมารวมกันจริงๆ! | ||
|
||
แต่ละส่วนสามารถอ่านแยกกันได้ และจะแสดงวิธีฝึกโมเดลด้วย `Trainer` API หรือด้วยลูปการฝึกของคุณเอง โดยใช้ 🤗 Accelerate คุณสามารถข้ามส่วนใดส่วนหนึ่งและมุ่งความสนใจไปที่ส่วนที่คุณสนใจมากที่สุดได้เลย: `Trainer` API นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการปรับแต่ง (fine-tuning) หรือฝึกฝน (training) โมเดลของคุณโดยไม่ต้องกังวลกับสิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลัง ในขณะที่ลูปการฝึกฝนด้วย `Accelerate` จะช่วยให้คุณปรับแต่งส่วนใด ๆ ที่คุณต้องการได้ง่ายขึ้น | ||
|
||
{:else} | ||
|
||
ในการดำเนินการนี้ คุณจะต้องใช้ประโยชน์จากทุกสิ่งที่คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดลการฝึกอบรมด้วย Keras API ใน [บทที่ 3](/course/th/chapter3) ไลบรารี 🤗 ชุดข้อมูลใน [บทที่ 5](/course/th/chapter5) และ 🤗 ไลบรารี Tokenizers ใน [บทที่ 6](/course/th/chapter6) นอกจากนี้เรายังจะอัปโหลดผลลัพธ์ของเราไปยัง Model Hub เช่นเดียวกับที่เราทำใน [บทที่ 4](/course/th/chapter4) ดังนั้นนี่คือบทที่ทุกอย่างมารวมกันจริงๆ! | ||
|
||
แต่ละส่วนสามารถอ่านได้อย่างอิสระ | ||
|
||
{/if} | ||
|
||
|
||
<Tip> | ||
|
||
หากคุณอ่านส่วนต่างๆ ตามลำดับ คุณจะสังเกตเห็นว่ามีโค้ดและข้อความค่อนข้างเหมือนกัน การทำซ้ำนี้ มีเจตนาเพื่อให้คุณสามารถเข้าไปทำงานใดๆ ที่คุณสนใจ (หรือกลับมาใหม่ทีหลัง) และค้นหาตัวอย่างการทำงานที่สมบูรณ์ได้ | ||
|
||
</Tip> |
Oops, something went wrong.