LLM Course documentation
Modelos de decodificadores
0. Setup
1. Modelos de Transformadores
IntroducciónProcesamiento de Lenguaje NaturalTransformadores, ¿qué pueden hacer?¿Cómo funcionan los Transformadores?Modelos de codificadoresModelos de decodificadoresModelos secuencia a secuenciaSesgos y limitacionesResumenQuiz de final de capítulo
2. Usando Transformers 🤗
3. Ajuste (fine-tuning) de un modelo preentrenado
5. La librería 🤗 Datasets
6. La librería 🤗 Tokenizers
8. ¿Cómo solicitar ayuda?
Glosario
Modelos de decodificadores
Los modelos de decodificadores usan únicamente el decodificador del Transformador. En cada etapa, para una palabra dada las capas de atención pueden acceder solamente a las palabras que se ubican antes en la oración. Estos modelos se suelen llamar modelos auto-regressive.
El preentrenamiento de los modelos de decodificadores generalmente gira en torno a la predicción de la siguiente palabra en la oración.
Estos modelos son más adecuados para tareas que implican la generación de texto.
Los miembros de esta familia de modelos incluyen:
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