import{s as U,n as Y,o as k}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as K,i as D,g as n,s,r as F,A as G,h as r,f as a,c as i,j as S,x as _,u as I,k as B,y as J,a as o,v as N,d as O,t as Q,w as V}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as W}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";function X(q){let l,v,x,g,c,E="# Modelos secuencia a secuencia",C,d,w,m,j="Los modelos codificador/decodificador (también llamados <em>modelos secuencia a secuencia</em>) usan ambas partes de la arquitectura del Transformador. En cada etapa, las capas de atención del codificador pueden acceder a todas las palabras de la secuencia inicial, mientras que las capas de atención del decodificador sólo pueden acceder a las palabras que se ubican antes de una palabra dada en el texto de entrada.",P,u,H='El preentrenamiento de estos modelos se puede hacer usando los objetivos de los modelos de codificadores o decodificadores, pero usualmente implican algo más complejo. Por ejemplo, <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> está preentrenado al reemplazar segmentos aleatorios de texto (que pueden contener varias palabras) con una palabra especial que las oculta, y el objetivo es predecir el texto que esta palabra reemplaza.',T,p,A="Los modelos secuencia a secuencia son más adecuados para tareas relacionadas con la generación de nuevas oraciones dependiendo de una entrada dada, como resumir, traducir o responder generativamente preguntas.",L,f,z="Algunos miembros de esta familia de modelos son:",M,h,R='<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>',$,b,y;return d=new W({props:{id:"0_4KEb08xrE"}}),{c(){l=n("meta"),v=s(),x=n("p"),g=s(),c=n("p"),c.textContent=E,C=s(),F(d.$$.fragment),w=s(),m=n("p"),m.innerHTML=j,P=s(),u=n("p"),u.innerHTML=H,T=s(),p=n("p"),p.textContent=A,L=s(),f=n("p"),f.textContent=z,M=s(),h=n("ul"),h.innerHTML=R,$=s(),b=n("p"),this.h()},l(e){const t=G("svelte-u9bgzb",document.head);l=r(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),v=i(e),x=r(e,"P",{}),S(x).forEach(a),g=i(e),c=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(c)!=="svelte-qpxf01"&&(c.textContent=E),C=i(e),I(d.$$.fragment,e),w=i(e),m=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(m)!=="svelte-j9fypa"&&(m.innerHTML=j),P=i(e),u=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(u)!=="svelte-1yaxgjp"&&(u.innerHTML=H),T=i(e),p=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(p)!=="svelte-r14arb"&&(p.textContent=A),L=i(e),f=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(f)!=="svelte-10w8ozo"&&(f.textContent=z),M=i(e),h=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(h)!=="svelte-1lyffe"&&(h.innerHTML=R),$=i(e),b=r(e,"P",{}),S(b).forEach(a),this.h()},h(){B(l,"name","hf:doc:metadata"),B(l,"content",Z)},m(e,t){J(document.head,l),o(e,v,t),o(e,x,t),o(e,g,t),o(e,c,t),o(e,C,t),N(d,e,t),o(e,w,t),o(e,m,t),o(e,P,t),o(e,u,t),o(e,T,t),o(e,p,t),o(e,L,t),o(e,f,t),o(e,M,t),o(e,h,t),o(e,$,t),o(e,b,t),y=!0},p:Y,i(e){y||(O(d.$$.fragment,e),y=!0)},o(e){Q(d.$$.fragment,e),y=!1},d(e){e&&(a(v),a(x),a(g),a(c),a(C),a(w),a(m),a(P),a(u),a(T),a(p),a(L),a(f),a(M),a(h),a($),a(b)),a(l),V(d,e)}}}const Z="undefined";function ee(q){return k(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class le extends K{constructor(l){super(),D(this,l,ee,X,U,{})}}export{le as component};
