import{s as S,n as D,o as j}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as B,i as F,g as u,s as p,r as k,A as N,h as d,f as a,c,j as H,u as E,x as P,k as L,y as O,a as i,v as M,d as U,t as q,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as R}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as G}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function J(w){let o,_,f,b,n,g,l,h,s,T="Ottimo lavoro per aver seguito il corso fino a questo punto! Per fare un riassunto, in questo capitolo abbiamo visto:",$,r,y="<li>Imparare gli elementi di base di un modello Transformer.</li> <li>Imparare a conoscere gli elementi che compongono una pipeline di tokenizzazione.</li> <li>Hai visto come utilizzare un modello Transformer nella pratica.</li> <li>Imparare a sfruttare un tokenizer per convertire il testo in tensori comprensibili dal modello.</li> <li>Impostare un tokenizer e un modello insieme per passare dal testo alle previsioni.</li> <li>Imparare i limiti degli ID di input e conoscere le maschere di attenzione.</li> <li>Abbiamo giocato con metodi di tokenizzazione versatili e configurabili.</li>",z,m,I="D’ora in poi, dovreste essere in grado di navigare liberamente nella documentazione di Transformers 🤗: il vocabolario vi suonerà familiare e avrete già visto i metodi che userete la maggior parte delle volte.",x,v,C;return n=new G({props:{title:"Uso di base completato!",local:"uso-di-base-completato",headingTag:"h1"}}),l=new R({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){o=u("meta"),_=p(),f=u("p"),b=p(),k(n.$$.fragment),g=p(),k(l.$$.fragment),h=p(),s=u("p"),s.textContent=T,$=p(),r=u("ul"),r.innerHTML=y,z=p(),m=u("p"),m.textContent=I,x=p(),v=u("p"),this.h()},l(e){const t=N("svelte-u9bgzb",document.head);o=d(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),_=c(e),f=d(e,"P",{}),H(f).forEach(a),b=c(e),E(n.$$.fragment,e),g=c(e),E(l.$$.fragment,e),h=c(e),s=d(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(s)!=="svelte-1npapsx"&&(s.textContent=T),$=c(e),r=d(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),P(r)!=="svelte-mbys20"&&(r.innerHTML=y),z=c(e),m=d(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(m)!=="svelte-1yp8993"&&(m.textContent=I),x=c(e),v=d(e,"P",{}),H(v).forEach(a),this.h()},h(){L(o,"name","hf:doc:metadata"),L(o,"content",K)},m(e,t){O(document.head,o),i(e,_,t),i(e,f,t),i(e,b,t),M(n,e,t),i(e,g,t),M(l,e,t),i(e,h,t),i(e,s,t),i(e,$,t),i(e,r,t),i(e,z,t),i(e,m,t),i(e,x,t),i(e,v,t),C=!0},p:D,i(e){C||(U(n.$$.fragment,e),U(l.$$.fragment,e),C=!0)},o(e){q(n.$$.fragment,e),q(l.$$.fragment,e),C=!1},d(e){e&&(a(_),a(f),a(b),a(g),a(h),a(s),a($),a(r),a(z),a(m),a(x),a(v)),a(o),A(n,e),A(l,e)}}}const K='{"title":"Uso di base completato!","local":"uso-di-base-completato","sections":[],"depth":1}';function Q(w){return j(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends B{constructor(o){super(),F(this,o,Q,J,S,{})}}export{Z as component};
