Giới thiệu

Trong Chương 3, bạn đã thấy cách tinh chỉnh một mô hình để phân loại văn bản. Trong chương này, chúng ta sẽ giải quyết các tác vụ NLP phổ biến sau:

• Phần loại token
• Mô hình ngôn ngữ bị ẩn đi (như BERT)
• Tóm tắt
• Dịch máy
• Mô hình ngôn ngữ nhân quả huấn luyện trước (như GPT-2)
• Hỏi đáp

Để làm được điều này, bạn sẽ cần tận dụng mọi thứ bạn đã học về API Trainer và thư viện 🤗 Accelerate trong Chương 3, thư viện 🤗 Datasets trong Chapter 5, và thư viện 🤗 Tokenizers trong Chương 6. Chúng ta cũng sẽ tải kết quả của mình lên Model Hub, giống như đã làm trong Chương 4, vì vậy đây thực sự là chương mà mọi thứ kết hợp với nhau!

Mỗi phần có thể được đọc độc lập và sẽ chỉ cho bạn cách huấn luyện một mô hình bằng API Trainer hoặc với vòng huấn luyện của riêng bạn, sử dụng 🤗 Accelerate. Vui lòng bỏ qua một trong hai phần và tập trung vào phần mà bạn quan tâm nhất: API Trainer rất tuyệt vời để tinh chỉnh hoặc huấn luyện mô hình của bạn mà không cần lo lắng về những gì đang diễn ra ở phía sau, trong khi vòng huấn luyện với Accelerate sẽ cho phép bạn tùy chỉnh bất kỳ phần nào bạn muốn dễ dàng hơn.