import{s as z,n as D,o as G}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as N,i as k,g as c,s as d,r as w,A as F,h as f,f as a,c as p,j as H,u as M,x,k as g,y as I,a as n,v as y,d as q,t as S,w as j}from"../chunks/index.7cb9c9b8.js";import{C as U}from"../chunks/CourseFloatingBanner.2c4a7381.js";import{H as X}from"../chunks/Heading.d3928e2a.js";function J(C){let r,T,u,_,s,$,l,E,o,R="この章では、🤗 Transformersが提供する高レベルな<code>pipeline()</code> 関数を用いて、異なるNLPタスクにアプローチする方法を学びました。また、同様にHubを用いてモデルを探す方法や、推論APIを使ってブラウザ上でモデルを直接テストする方法も学びました。",P,i,A="さらに、Transformerモデルがどのように動作するかを高いレベルで議論し、さらに転移学習やファインチューニングの重要性について話しました。一つの重要な観点は、解きたいタスクに応じてアーキテクチャ全体を用いることや、エンコーダーやデコーダーの一方だけを用いることができるという点です。以下の表はそのまとめです。",L,m,B="<thead><tr><th>モデル</th> <th>例</th> <th>タスク</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Encoder</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>文章分類, 固有表現抽出, 抽出型質問応答</td></tr> <tr><td>Decoder</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>文章生成</td></tr> <tr><td>Encoder-decoder</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>文章要約, 翻訳, 生成型質問応答　</td></tr></tbody>",b,h,v;return s=new X({props:{title:"まとめ",local:"まとめ",headingTag:"h1"}}),l=new U({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){r=c("meta"),T=d(),u=c("p"),_=d(),w(s.$$.fragment),$=d(),w(l.$$.fragment),E=d(),o=c("p"),o.innerHTML=R,P=d(),i=c("p"),i.textContent=A,L=d(),m=c("table"),m.innerHTML=B,b=d(),h=c("p"),this.h()},l(t){const e=F("svelte-u9bgzb",document.head);r=f(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),T=p(t),u=f(t,"P",{}),H(u).forEach(a),_=p(t),M(s.$$.fragment,t),$=p(t),M(l.$$.fragment,t),E=p(t),o=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(o)!=="svelte-mtx8ld"&&(o.innerHTML=R),P=p(t),i=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(i)!=="svelte-1q0eqj7"&&(i.textContent=A),L=p(t),m=f(t,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),x(m)!=="svelte-lr3bdh"&&(m.innerHTML=B),b=p(t),h=f(t,"P",{}),H(h).forEach(a),this.h()},h(){g(r,"name","hf:doc:metadata"),g(r,"content",K)},m(t,e){I(document.head,r),n(t,T,e),n(t,u,e),n(t,_,e),y(s,t,e),n(t,$,e),y(l,t,e),n(t,E,e),n(t,o,e),n(t,P,e),n(t,i,e),n(t,L,e),n(t,m,e),n(t,b,e),n(t,h,e),v=!0},p:D,i(t){v||(q(s.$$.fragment,t),q(l.$$.fragment,t),v=!0)},o(t){S(s.$$.fragment,t),S(l.$$.fragment,t),v=!1},d(t){t&&(a(T),a(u),a(_),a($),a(E),a(o),a(P),a(i),a(L),a(m),a(b),a(h)),a(r),j(s,t),j(l,t)}}}const K='{"title":"まとめ","local":"まとめ","sections":[],"depth":1}';function O(C){return G(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends N{constructor(r){super(),k(this,r,O,J,z,{})}}export{Z as component};
