import{s as k,n as D,o as G}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as N,i as j,g as u,s as l,r as B,A as U,h as p,f as a,c,j as M,u as w,x as P,k as H,y as F,a as o,v as y,d as q,t as z,w as S}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as I}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{H as Q}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function V(R){let s,T,f,v,r,_,n,$,i,C="Nesse capítulo, você viu como abordar diferentes tarefas de NLP usando a função de alto nível <code>pipeline()</code> da biblioteca 🤗 Transformers. Você também viu como pesquisar e usar modelos no Hub, bem como usar a API de inferência para testar os modelos diretamente em seu navegador.",b,d,L="Discutimos como os modelos Transformers funcionam em alto nível e falamos sobre a importância do aprendizado de transferência (transfer learning) e do ajuste fino. Um aspecto chave é que você pode usar a arquitetura completa ou apenas o codificador ou decodificador, dependendo do tipo de tarefa que você pretende resolver. A tabela a seguir resume isso:",E,m,A="<thead><tr><th>Modelo</th> <th>Exemplos</th> <th>Tarefas</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Encoder</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>Classificação de sentenças, reconhecimento de entidades nomeadas, Q&amp;A</td></tr> <tr><td>Decoder</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>Geração de texto</td></tr> <tr><td>Encoder-decoder</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>Sumarização, tradução, perguntas e respostas gerativas</td></tr></tbody>",x,h,g;return r=new Q({props:{title:"Resumo",local:"resumo",headingTag:"h1"}}),n=new I({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){s=u("meta"),T=l(),f=u("p"),v=l(),B(r.$$.fragment),_=l(),B(n.$$.fragment),$=l(),i=u("p"),i.innerHTML=C,b=l(),d=u("p"),d.textContent=L,E=l(),m=u("table"),m.innerHTML=A,x=l(),h=u("p"),this.h()},l(e){const t=U("svelte-u9bgzb",document.head);s=p(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),T=c(e),f=p(e,"P",{}),M(f).forEach(a),v=c(e),w(r.$$.fragment,e),_=c(e),w(n.$$.fragment,e),$=c(e),i=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(i)!=="svelte-1k765o8"&&(i.innerHTML=C),b=c(e),d=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(d)!=="svelte-1xzlrio"&&(d.textContent=L),E=c(e),m=p(e,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),P(m)!=="svelte-bcg7kx"&&(m.innerHTML=A),x=c(e),h=p(e,"P",{}),M(h).forEach(a),this.h()},h(){H(s,"name","hf:doc:metadata"),H(s,"content",X)},m(e,t){F(document.head,s),o(e,T,t),o(e,f,t),o(e,v,t),y(r,e,t),o(e,_,t),y(n,e,t),o(e,$,t),o(e,i,t),o(e,b,t),o(e,d,t),o(e,E,t),o(e,m,t),o(e,x,t),o(e,h,t),g=!0},p:D,i(e){g||(q(r.$$.fragment,e),q(n.$$.fragment,e),g=!0)},o(e){z(r.$$.fragment,e),z(n.$$.fragment,e),g=!1},d(e){e&&(a(T),a(f),a(v),a(_),a($),a(i),a(b),a(d),a(E),a(m),a(x),a(h)),a(s),S(r,e),S(n,e)}}}const X='{"title":"Resumo","local":"resumo","sections":[],"depth":1}';function J(R){return G(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends N{constructor(s){super(),j(this,s,J,V,k,{})}}export{Z as component};
