import{s as z,n as G,o as N}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as q,i as D,g as f,s as d,r as y,A as F,h as c,f as a,c as p,j as A,u as B,x,k as M,y as I,a as n,v as H,d as k,t as S,w as j}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as U}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as X}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function J(C){let s,T,u,_,r,$,l,E,i,R="이번 단원에서는 🤗 Transformers의 하이레벨 함수인 <code>pipeline()</code> 를 사용하여 다양한 NLP 문제에 대한 접근 방식을 배웠습니다. 그리고 Hub에서 모델을 검색하여 사용하는 방법, 추론 API를 이용해 브라우저 상에서 바로 모델을 테스트 하는 방법 또한 알아보았습니다.",P,o,g="지금까지 트랜스포머 모델의 대략작인 동작 방식과, 전이 학습(transfer learning) 및 미세 조정(fine-tuning)의 중요성에 알아보았습니다. 핵심은 어떤 문제를 풀고싶냐에 따라 전체 모델 구조를 다 사용하거나 인코더, 디코더만 사용할 수도 있다는 것입니다. 아래 표는 이를 요약해서 보여주고 있습니다:",L,m,w="<thead><tr><th>Model</th> <th>Examples</th> <th>Tasks</th></tr></thead> <tbody><tr><td>인코더</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>문장 분류, 개체명 인식, 추출 질의 응답</td></tr> <tr><td>디코더</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>텍스트 생성</td></tr> <tr><td>인코더-디코더</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>오약, 번역, 생성 질의 응답</td></tr></tbody>",b,h,v;return r=new X({props:{title:"단원 정리",local:"단원-정리",headingTag:"h1"}}),l=new U({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){s=f("meta"),T=d(),u=f("p"),_=d(),y(r.$$.fragment),$=d(),y(l.$$.fragment),E=d(),i=f("p"),i.innerHTML=R,P=d(),o=f("p"),o.textContent=g,L=d(),m=f("table"),m.innerHTML=w,b=d(),h=f("p"),this.h()},l(t){const e=F("svelte-u9bgzb",document.head);s=c(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),T=p(t),u=c(t,"P",{}),A(u).forEach(a),_=p(t),B(r.$$.fragment,t),$=p(t),B(l.$$.fragment,t),E=p(t),i=c(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(i)!=="svelte-y3e3wl"&&(i.innerHTML=R),P=p(t),o=c(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(o)!=="svelte-17mdlkb"&&(o.textContent=g),L=p(t),m=c(t,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),x(m)!=="svelte-1khaajy"&&(m.innerHTML=w),b=p(t),h=c(t,"P",{}),A(h).forEach(a),this.h()},h(){M(s,"name","hf:doc:metadata"),M(s,"content",K)},m(t,e){I(document.head,s),n(t,T,e),n(t,u,e),n(t,_,e),H(r,t,e),n(t,$,e),H(l,t,e),n(t,E,e),n(t,i,e),n(t,P,e),n(t,o,e),n(t,L,e),n(t,m,e),n(t,b,e),n(t,h,e),v=!0},p:G,i(t){v||(k(r.$$.fragment,t),k(l.$$.fragment,t),v=!0)},o(t){S(r.$$.fragment,t),S(l.$$.fragment,t),v=!1},d(t){t&&(a(T),a(u),a(_),a($),a(E),a(i),a(P),a(o),a(L),a(m),a(b),a(h)),a(s),j(r,t),j(l,t)}}}const K='{"title":"단원 정리","local":"단원-정리","sections":[],"depth":1}';function O(C){return N(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends q{constructor(s){super(),D(this,s,O,J,z,{})}}export{Z as component};
