import{s as G,n as I,o as J}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as O,i as Q,g as r,s as l,r as q,A as V,h as m,f as a,c as s,j as N,u as A,x as v,k as D,y as W,a as n,v as B,d as R,t as S,w as j}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as X}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as Z}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as tt}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function et(z){let o,w,d,x,i,C,f,T,p,b,u,U="인코더-디코더 모델(Encoder-decoder models) (<em>시퀀스-투-시퀀스 모델(sequence-to-sequence models)</em>로 부르기도 합니다)은 트랜스포머 구조의 인코더, 디코더 둘을 모두 사용합니다. 각 단계마다, 인코더의 어텐션 레이어는 초기 문장의 모든 단어에 액세스 할 수 있는 반면, 디코더의 어텐션 레이어는 주어진 단어 앞에 위치한 단어들에만 액세스 할 수 있습니다.",P,c,Y='이러한 모델의 사전 학습은 인코더 혹은 디코더 모델의 방식을 모두 사용할 수 있지만 조금 더 복잡합니다. 이를테면, <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a>는 (여러 단어를 포함하기도 하는) 임의의 텍스트 범위를 하나의 특수 마스크 토큰으로 바꾸고 마스크 단어를 대체할 텍스트를 예측하는 방식으로 사전 학습 되었습니다.',M,h,k="시퀀스-투-시퀀스 모델은 요약, 번역, 생성 질의 응답과 같이 주어진 입력을 기반으로 새로운 문장을 생성하는 작업에 가장 적합합니다.",H,_,F="이 계열을 대표하는 모델은 다음과 같습니다:",L,$,K='<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html" rel="nofollow">BART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html" rel="nofollow">mBART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html" rel="nofollow">Marian</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html" rel="nofollow">T5</a></li>',y,g,E;return i=new tt({props:{title:"시퀀스-투-시퀀스 모델",local:"시퀀스-투-시퀀스-모델",headingTag:"h1"}}),f=new Z({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),p=new X({props:{id:"0_4KEb08xrE"}}),{c(){o=r("meta"),w=l(),d=r("p"),x=l(),q(i.$$.fragment),C=l(),q(f.$$.fragment),T=l(),q(p.$$.fragment),b=l(),u=r("p"),u.innerHTML=U,P=l(),c=r("p"),c.innerHTML=Y,M=l(),h=r("p"),h.textContent=k,H=l(),_=r("p"),_.textContent=F,L=l(),$=r("ul"),$.innerHTML=K,y=l(),g=r("p"),this.h()},l(t){const e=V("svelte-u9bgzb",document.head);o=m(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),w=s(t),d=m(t,"P",{}),N(d).forEach(a),x=s(t),A(i.$$.fragment,t),C=s(t),A(f.$$.fragment,t),T=s(t),A(p.$$.fragment,t),b=s(t),u=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(u)!=="svelte-qoph4d"&&(u.innerHTML=U),P=s(t),c=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(c)!=="svelte-inwuv6"&&(c.innerHTML=Y),M=s(t),h=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(h)!=="svelte-1iea9yw"&&(h.textContent=k),H=s(t),_=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(_)!=="svelte-jnrxvw"&&(_.textContent=F),L=s(t),$=m(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),v($)!=="svelte-1lyffe"&&($.innerHTML=K),y=s(t),g=m(t,"P",{}),N(g).forEach(a),this.h()},h(){D(o,"name","hf:doc:metadata"),D(o,"content",at)},m(t,e){W(document.head,o),n(t,w,e),n(t,d,e),n(t,x,e),B(i,t,e),n(t,C,e),B(f,t,e),n(t,T,e),B(p,t,e),n(t,b,e),n(t,u,e),n(t,P,e),n(t,c,e),n(t,M,e),n(t,h,e),n(t,H,e),n(t,_,e),n(t,L,e),n(t,$,e),n(t,y,e),n(t,g,e),E=!0},p:I,i(t){E||(R(i.$$.fragment,t),R(f.$$.fragment,t),R(p.$$.fragment,t),E=!0)},o(t){S(i.$$.fragment,t),S(f.$$.fragment,t),S(p.$$.fragment,t),E=!1},d(t){t&&(a(w),a(d),a(x),a(C),a(T),a(b),a(u),a(P),a(c),a(M),a(h),a(H),a(_),a(L),a($),a(y),a(g)),a(o),j(i,t),j(f,t),j(p,t)}}}const at='{"title":"시퀀스-투-시퀀스 모델","local":"시퀀스-투-시퀀스-모델","sections":[],"depth":1}';function nt(z){return J(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class it extends O{constructor(o){super(),Q(this,o,nt,et,G,{})}}export{it as component};
