LLM Course documentation
¡Has completado el uso básico!
0. Setup
1. Modelos de Transformadores
2. Usando Transformers 🤗
TokenizadoresManejando Secuencias MúltiplesPoniendo todo junto¡Haz completado el uso básico!Quiz de final de capítulo
3. Ajuste (fine-tuning) de un modelo preentrenado
5. La librería 🤗 Datasets
6. La librería 🤗 Tokenizers
8. ¿Cómo solicitar ayuda?
Glosario
¡Has completado el uso básico!
¡Buen trabajo siguiendo el curso hasta ahora! Para recapitular, en este capítulo tú:
- Aprendiste los bloques de construcción básicos de un modelo Transformer.
- Aprendiste lo que compone a un pipeline de tokenización.
- Viste cómo usar un modelo Transformer en la práctica.
- Aprendiste cómo aprovechar un tokenizador para convertir texto a tensores que sean entendibles por el modelo.
- Configuraste un tokenizador y un modelo juntos para pasar dle texto a predicciones.
- Aprendiste las limitaciones de los IDs de entrada, y aprendiste acerca de máscaras de atención.
- Jugaste con los métodos del tokenizador versátiles y configurables.
A partir de ahora, serás capaz de navegar libremente por la documentación de 🤗 Transformers: el vocabulario te sonará familiar, ya que has visto los métodos que usarás la mayor parte del tiempo.
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