# एनकोडर मॉडल

<CourseFloatingBanner
    chapter={1}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

<Youtube id="MUqNwgPjJvQ" />

एन्कोडर मॉडल केवल ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल के एन्कोडर का उपयोग करते हैं। प्रत्येक चरण में, ध्यान की परतें प्रारंभिक वाक्य में सभी शब्दों तक पहुंच सकती हैं। इन मॉडलों को अक्सर "द्वि-दिशात्मक" ध्यान देने के रूप में वर्णित किया जाता है, और इन्हें अक्सर *ऑटो-एन्कोडिंग मॉडल* कहा जाता है।

इन मॉडलों का पूर्व-प्रशिक्षण आमतौर पर किसी दिए गए वाक्य को भ्रष्ट करने के लिए घूमता है (उदाहरण के लिए, इसमें यादृच्छिक शब्दों को मास्क करके) और प्रारंभिक वाक्य को खोजने या पुनर्निर्माण के साथ मॉडल को काम पर रखना।

एनकोडर मॉडल उन कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त होते हैं जिनमें पूर्ण वाक्य की समझ की आवश्यकता होती है, जैसे वाक्य वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान (और अधिक सामान्य शब्द वर्गीकरण), और निकालने वाले प्रश्न उत्तर।

मॉडल के इस परिवार के प्रतिनिधियों में शामिल हैं:

- [ALBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html)
- [BERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html)
- [DistilBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html)
- [ELECTRA](https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html)
- [RoBERTa](https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html)


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/hi/chapter1/5.mdx" />