import{s as I,n as S,o as D}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as N,i as U,g as p,s as m,r as A,A as j,h as u,f as a,c,j as w,u as B,x as C,k as M,y as k,a as i,v as y,d as H,t as q,w as G}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as F}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as X}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function J(L){let n,T,f,_,o,v,r,$,s,P="In questo capitolo, hai scoperto come approcciare diversi compiti di NLP utilizzando la funzione di alto livello <code>pipeline()</code> degli 🤗 Transformer. Abbiamo anche visto come cercare e utilizzare i modelli dell’Hub, nonché come usare l’Inference API per testare i modelli direttamente nel tuo browser.",b,l,g="Abbiamo discusso di come i modelli Transformer lavorino a livello alto, e parlato dell’importanza del transfer learning e dell’affinamento. Un aspetto chiave è che è possibile utilizzare l’architettuta completa oppure solo l’encoder o il decoder, dipendentemente dal compito a cui desideri lavorare. La tabella seguente riordina questi concetti:",z,d,x="<thead><tr><th>Modello</th> <th>Esempi</th> <th>Compiti</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Encoder</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>Classificazione frasale, riconoscimento delle entità nominate, estrazione di risposte a domande</td></tr> <tr><td>Decoder</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>Generazione di testi</td></tr> <tr><td>Encoder-decoder</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>Riassunti, traduzione, generazione di risposte a domande</td></tr></tbody>",E,h,R;return o=new X({props:{title:"Riassunto",local:"riassunto",headingTag:"h1"}}),r=new F({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){n=p("meta"),T=m(),f=p("p"),_=m(),A(o.$$.fragment),v=m(),A(r.$$.fragment),$=m(),s=p("p"),s.innerHTML=P,b=m(),l=p("p"),l.textContent=g,z=m(),d=p("table"),d.innerHTML=x,E=m(),h=p("p"),this.h()},l(e){const t=j("svelte-u9bgzb",document.head);n=u(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),T=c(e),f=u(e,"P",{}),w(f).forEach(a),_=c(e),B(o.$$.fragment,e),v=c(e),B(r.$$.fragment,e),$=c(e),s=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(s)!=="svelte-rcp72y"&&(s.innerHTML=P),b=c(e),l=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(l)!=="svelte-1xp5tfc"&&(l.textContent=g),z=c(e),d=u(e,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),C(d)!=="svelte-9glssv"&&(d.innerHTML=x),E=c(e),h=u(e,"P",{}),w(h).forEach(a),this.h()},h(){M(n,"name","hf:doc:metadata"),M(n,"content",K)},m(e,t){k(document.head,n),i(e,T,t),i(e,f,t),i(e,_,t),y(o,e,t),i(e,v,t),y(r,e,t),i(e,$,t),i(e,s,t),i(e,b,t),i(e,l,t),i(e,z,t),i(e,d,t),i(e,E,t),i(e,h,t),R=!0},p:S,i(e){R||(H(o.$$.fragment,e),H(r.$$.fragment,e),R=!0)},o(e){q(o.$$.fragment,e),q(r.$$.fragment,e),R=!1},d(e){e&&(a(T),a(f),a(_),a(v),a($),a(s),a(b),a(l),a(z),a(d),a(E),a(h)),a(n),G(o,e),G(r,e)}}}const K='{"title":"Riassunto","local":"riassunto","sections":[],"depth":1}';function O(L){return D(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends N{constructor(n){super(),U(this,n,O,J,I,{})}}export{Z as component};
