import{s as Q,n as G,o as I}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as K,i as O,g as r,s as n,r as H,A as V,h as i,f as l,c as o,j as F,u as B,x as v,k as J,y as W,a,v as z,d as A,t as k,w as S}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as X}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as Z}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as tt}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function et(U){let s,x,d,w,m,C,f,b,p,E,u,j="인코더 모델(Encoder models)은 트랜스포머 모델의 인코더만 사용합니다. 각각의 단계에서 어텐션 레이어는 초기 문장의 모든 단어에 액세스 할 수 있습니다. 이러한 모델은 “양방향성(bi-directional)” 어텐션을 지닌 특성이 있다고도 하며 <em>자동 인코딩(auto-enoding) 모델</em>이라고 부릅니다.",P,c,q="이러한 모델은 주어진 문장을 훼손시킨 후(랜덤으로 단어에 마스킹을 하는 방식 등으로) 모델이 원본 문장을 찾아 재구성하게끔 하는 과정을 반복시키는 방식으로 사전 학습을 진행 합니다.",T,h,N="인코더 모델은 문장 분류, 개체명 인식(더 넓은 범위에서 단어 분류), 추출 질의 응답 등과 같이 전체 문장에 대한 이해를 요구하는 작업에 특화되어 있습니다.",L,_,Y="이 계열을 대표하는 모델들은 아래와 같습니다:",y,$,D='<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html" rel="nofollow">ALBERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html" rel="nofollow">BERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html" rel="nofollow">DistilBERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html" rel="nofollow">ELECTRA</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html" rel="nofollow">RoBERTa</a></li>',M,g,R;return m=new tt({props:{title:"인코더 모델",local:"인코더-모델",headingTag:"h1"}}),f=new Z({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),p=new X({props:{id:"MUqNwgPjJvQ"}}),{c(){s=r("meta"),x=n(),d=r("p"),w=n(),H(m.$$.fragment),C=n(),H(f.$$.fragment),b=n(),H(p.$$.fragment),E=n(),u=r("p"),u.innerHTML=j,P=n(),c=r("p"),c.textContent=q,T=n(),h=r("p"),h.textContent=N,L=n(),_=r("p"),_.textContent=Y,y=n(),$=r("ul"),$.innerHTML=D,M=n(),g=r("p"),this.h()},l(t){const e=V("svelte-u9bgzb",document.head);s=i(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),x=o(t),d=i(t,"P",{}),F(d).forEach(l),w=o(t),B(m.$$.fragment,t),C=o(t),B(f.$$.fragment,t),b=o(t),B(p.$$.fragment,t),E=o(t),u=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(u)!=="svelte-fcsfy5"&&(u.innerHTML=j),P=o(t),c=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(c)!=="svelte-5s30te"&&(c.textContent=q),T=o(t),h=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(h)!=="svelte-1xwlvty"&&(h.textContent=N),L=o(t),_=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(_)!=="svelte-hk1lgc"&&(_.textContent=Y),y=o(t),$=i(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),v($)!=="svelte-18kzzol"&&($.innerHTML=D),M=o(t),g=i(t,"P",{}),F(g).forEach(l),this.h()},h(){J(s,"name","hf:doc:metadata"),J(s,"content",lt)},m(t,e){W(document.head,s),a(t,x,e),a(t,d,e),a(t,w,e),z(m,t,e),a(t,C,e),z(f,t,e),a(t,b,e),z(p,t,e),a(t,E,e),a(t,u,e),a(t,P,e),a(t,c,e),a(t,T,e),a(t,h,e),a(t,L,e),a(t,_,e),a(t,y,e),a(t,$,e),a(t,M,e),a(t,g,e),R=!0},p:G,i(t){R||(A(m.$$.fragment,t),A(f.$$.fragment,t),A(p.$$.fragment,t),R=!0)},o(t){k(m.$$.fragment,t),k(f.$$.fragment,t),k(p.$$.fragment,t),R=!1},d(t){t&&(l(x),l(d),l(w),l(C),l(b),l(E),l(u),l(P),l(c),l(T),l(h),l(L),l(_),l(y),l($),l(M),l(g)),l(s),S(m,t),S(f,t),S(p,t)}}}const lt='{"title":"인코더 모델","local":"인코더-모델","sections":[],"depth":1}';function at(U){return I(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class mt extends K{constructor(s){super(),O(this,s,at,et,Q,{})}}export{mt as component};
