import{s as J,n as Q,o as G}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as I,i as K,g as r,s,r as H,A as V,h as i,f as a,c as l,j as D,u as y,x as v,k as F,y as W,a as o,v as z,d as B,t as j,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as X}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as Z}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{H as ee}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function te(O){let n,x,_,C,m,w,d,E,c,T,f,S="Os modelos de encoder (codificadores) usam apenas o encoder de um modelo Transformer. Em cada estágio, as camadas de atenção podem acessar todas as palavras da frase inicial. Esses modelos geralmente são caracterizados como tendo atenção “bidirecional” e são frequentemente chamados de <em>modelos de codificação automática</em>.",b,p,U="O pré-treinamento desses modelos geralmente gira em torno de corromper de alguma forma uma determinada frase (por exemplo, mascarando palavras aleatórias nela) e encarregando o modelo de encontrar ou reconstruir a frase inicial.",P,u,k="Os modelos de codificador são mais adequados para tarefas que exigem uma compreensão da sentença completa, como classificação de sentença, reconhecimento de entidade nomeada (e, mais geralmente, classificação de palavras) e resposta extrativa de perguntas.",M,h,N="Os representantes desta família de modelos incluem:",L,g,Y='<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>',R,$,q;return m=new ee({props:{title:"Modelos codificadores",local:"modelos-codificadores",headingTag:"h1"}}),d=new Z({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),c=new X({props:{id:"MUqNwgPjJvQ"}}),{c(){n=r("meta"),x=s(),_=r("p"),C=s(),H(m.$$.fragment),w=s(),H(d.$$.fragment),E=s(),H(c.$$.fragment),T=s(),f=r("p"),f.innerHTML=S,b=s(),p=r("p"),p.textContent=U,P=s(),u=r("p"),u.textContent=k,M=s(),h=r("p"),h.textContent=N,L=s(),g=r("ul"),g.innerHTML=Y,R=s(),$=r("p"),this.h()},l(e){const t=V("svelte-u9bgzb",document.head);n=i(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),x=l(e),_=i(e,"P",{}),D(_).forEach(a),C=l(e),y(m.$$.fragment,e),w=l(e),y(d.$$.fragment,e),E=l(e),y(c.$$.fragment,e),T=l(e),f=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(f)!=="svelte-qj02cj"&&(f.innerHTML=S),b=l(e),p=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(p)!=="svelte-9pg3ea"&&(p.textContent=U),P=l(e),u=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(u)!=="svelte-9o6rgt"&&(u.textContent=k),M=l(e),h=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(h)!=="svelte-1x0lt16"&&(h.textContent=N),L=l(e),g=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),v(g)!=="svelte-18kzzol"&&(g.innerHTML=Y),R=l(e),$=i(e,"P",{}),D($).forEach(a),this.h()},h(){F(n,"name","hf:doc:metadata"),F(n,"content",ae)},m(e,t){W(document.head,n),o(e,x,t),o(e,_,t),o(e,C,t),z(m,e,t),o(e,w,t),z(d,e,t),o(e,E,t),z(c,e,t),o(e,T,t),o(e,f,t),o(e,b,t),o(e,p,t),o(e,P,t),o(e,u,t),o(e,M,t),o(e,h,t),o(e,L,t),o(e,g,t),o(e,R,t),o(e,$,t),q=!0},p:Q,i(e){q||(B(m.$$.fragment,e),B(d.$$.fragment,e),B(c.$$.fragment,e),q=!0)},o(e){j(m.$$.fragment,e),j(d.$$.fragment,e),j(c.$$.fragment,e),q=!1},d(e){e&&(a(x),a(_),a(C),a(w),a(E),a(T),a(f),a(b),a(p),a(P),a(u),a(M),a(h),a(L),a(g),a(R),a($)),a(n),A(m,e),A(d,e),A(c,e)}}}const ae='{"title":"Modelos codificadores","local":"modelos-codificadores","sections":[],"depth":1}';function oe(O){return G(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class me extends I{constructor(n){super(),K(this,n,oe,te,J,{})}}export{me as component};
