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 E,A as V,h as i,f as n,c as s,j as N,u as A,x,k as D,y as W,a,v as k,d as B,t as R,w as S}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(z){let o,v,$,w,m,q,f,T,u,C,c,U="โมเดล encoder-decoder (หรือเรียกอีกชื่อหนึ่งว่า <em>โมเดล sequence-to-sequence</em>) ใช้ทั้งสองส่วนในสถาปัตยกรรม Transformer ในแต่ละชั้น attention layer ของ encoder จะเข้าถึงคำทั้งหมดในประโยคเริ่มต้นได้ ในขณะที่ attention layer ของ decoder สามารถเข้าถึงได้เพียงคำที่อยู่ตำแหน่งก่อนหน้าคำที่กำหนดใน input เท่านั้น",b,p,Y='โมเดล pretrain สามารถเทรนมาในลักษณะเดียวกับโมเดล encoder หรือโมเดล decoder ก็ได้ แต่โดยมากแล้วจะซับซ้อนมากกว่า ตัวอย่างเช่น <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> ถูกเทรนมาโดยการแทนที่กลุ่มคำ(ซึ่งอาจจะมีเพียงคำเดียวหรือหลายคำก็ได้)ด้วยคำพิเศษคำเดียว และเป้าหมายคือให้ทำนายข้อความที่คำพิเศษคำนี้แทนที่มา',P,h,j="โมเดล sequence-to-sequence เหมาะกับงานในการสร้างประโยคขึ้นมาใหม่จาก input ที่กำหนดให้ เช่น การสรุปความ, การแปลภาษา, หรือการสร้างคำตอบจากคำถาม",y,d,F="ตัวแทนโมเดลในกลุ่มนี้ได้แก่:",M,_,K='<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html" rel="nofollow">BART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html" rel="nofollow">mBART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html" rel="nofollow">Marian</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html" rel="nofollow">T5</a></li>',H,g,L;return m=new ee({props:{title:"โมเดล sequence-to-sequence",local:"โมเดล-sequence-to-sequence",headingTag:"h1"}}),f=new Z({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),u=new X({props:{id:"0_4KEb08xrE"}}),{c(){o=r("meta"),v=l(),$=r("p"),w=l(),E(m.$$.fragment),q=l(),E(f.$$.fragment),T=l(),E(u.$$.fragment),C=l(),c=r("p"),c.innerHTML=U,b=l(),p=r("p"),p.innerHTML=Y,P=l(),h=r("p"),h.textContent=j,y=l(),d=r("p"),d.textContent=F,M=l(),_=r("ul"),_.innerHTML=K,H=l(),g=r("p"),this.h()},l(e){const t=V("svelte-u9bgzb",document.head);o=i(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(n),v=s(e),$=i(e,"P",{}),N($).forEach(n),w=s(e),A(m.$$.fragment,e),q=s(e),A(f.$$.fragment,e),T=s(e),A(u.$$.fragment,e),C=s(e),c=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(c)!=="svelte-1hft4u4"&&(c.innerHTML=U),b=s(e),p=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(p)!=="svelte-1ubrxyl"&&(p.innerHTML=Y),P=s(e),h=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(h)!=="svelte-18wkkr0"&&(h.textContent=j),y=s(e),d=i(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(d)!=="svelte-10huopx"&&(d.textContent=F),M=s(e),_=i(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),x(_)!=="svelte-1lyffe"&&(_.innerHTML=K),H=s(e),g=i(e,"P",{}),N(g).forEach(n),this.h()},h(){D(o,"name","hf:doc:metadata"),D(o,"content",ne)},m(e,t){W(document.head,o),a(e,v,t),a(e,$,t),a(e,w,t),k(m,e,t),a(e,q,t),k(f,e,t),a(e,T,t),k(u,e,t),a(e,C,t),a(e,c,t),a(e,b,t),a(e,p,t),a(e,P,t),a(e,h,t),a(e,y,t),a(e,d,t),a(e,M,t),a(e,_,t),a(e,H,t),a(e,g,t),L=!0},p:I,i(e){L||(B(m.$$.fragment,e),B(f.$$.fragment,e),B(u.$$.fragment,e),L=!0)},o(e){R(m.$$.fragment,e),R(f.$$.fragment,e),R(u.$$.fragment,e),L=!1},d(e){e&&(n(v),n($),n(w),n(q),n(T),n(C),n(c),n(b),n(p),n(P),n(h),n(y),n(d),n(M),n(_),n(H),n(g)),n(o),S(m,e),S(f,e),S(u,e)}}}const ne='{"title":"โมเดล sequence-to-sequence","local":"โมเดล-sequence-to-sequence","sections":[],"depth":1}';function ae(z){return J(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class me extends O{constructor(o){super(),Q(this,o,ae,te,G,{})}}export{me as component};
