import{s as D,n as N,o as k}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as F,i as I,g as c,s,r as C,A as O,h as u,f as a,c as i,j as S,u as R,x as w,k as z,y as U,a as n,v as A,d as B,t as H,w as M}from"../chunks/index.7cb9c9b8.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.2c4a7381.js";import{H as J,E as K}from"../chunks/EditOnGithub.858acfec.js";function Q(y){let r,T,h,_,o,b,l,E,m,j="この章では、🤗 Transformersが提供する高レベルな<code>pipeline()</code> 関数を用いて、異なるNLPタスクにアプローチする方法を学びました。また、同様にHubを用いてモデルを探す方法や、推論APIを使ってブラウザ上でモデルを直接テストする方法も学びました。",g,d,q="さらに、Transformerモデルがどのように動作するかを高いレベルで議論し、さらに転移学習やファインチューニングの重要性について話しました。一つの重要な観点は、解きたいタスクに応じてアーキテクチャ全体を用いることや、エンコーダーやデコーダーの一方だけを用いることができるという点です。以下の表はそのまとめです。",P,p,G="<thead><tr><th>モデル</th> <th>例</th> <th>タスク</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Encoder</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>文章分類, 固有表現抽出, 抽出型質問応答</td></tr> <tr><td>Decoder</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>文章生成</td></tr> <tr><td>Encoder-decoder</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>文章要約, 翻訳, 生成型質問応答　</td></tr></tbody>",x,f,L,$,v;return o=new J({props:{title:"まとめ",local:"まとめ",headingTag:"h1"}}),l=new X({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),f=new K({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ja/chapter1/9.mdx"}}),{c(){r=c("meta"),T=s(),h=c("p"),_=s(),C(o.$$.fragment),b=s(),C(l.$$.fragment),E=s(),m=c("p"),m.innerHTML=j,g=s(),d=c("p"),d.textContent=q,P=s(),p=c("table"),p.innerHTML=G,x=s(),C(f.$$.fragment),L=s(),$=c("p"),this.h()},l(t){const e=O("svelte-u9bgzb",document.head);r=u(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),T=i(t),h=u(t,"P",{}),S(h).forEach(a),_=i(t),R(o.$$.fragment,t),b=i(t),R(l.$$.fragment,t),E=i(t),m=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-mtx8ld"&&(m.innerHTML=j),g=i(t),d=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-1q0eqj7"&&(d.textContent=q),P=i(t),p=u(t,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),w(p)!=="svelte-lr3bdh"&&(p.innerHTML=G),x=i(t),R(f.$$.fragment,t),L=i(t),$=u(t,"P",{}),S($).forEach(a),this.h()},h(){z(r,"name","hf:doc:metadata"),z(r,"content",V)},m(t,e){U(document.head,r),n(t,T,e),n(t,h,e),n(t,_,e),A(o,t,e),n(t,b,e),A(l,t,e),n(t,E,e),n(t,m,e),n(t,g,e),n(t,d,e),n(t,P,e),n(t,p,e),n(t,x,e),A(f,t,e),n(t,L,e),n(t,$,e),v=!0},p:N,i(t){v||(B(o.$$.fragment,t),B(l.$$.fragment,t),B(f.$$.fragment,t),v=!0)},o(t){H(o.$$.fragment,t),H(l.$$.fragment,t),H(f.$$.fragment,t),v=!1},d(t){t&&(a(T),a(h),a(_),a(b),a(E),a(m),a(g),a(d),a(P),a(p),a(x),a(L),a($)),a(r),M(o,t),M(l,t),M(f,t)}}}const V='{"title":"まとめ","local":"まとめ","sections":[],"depth":1}';function W(y){return k(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class at extends F{constructor(r){super(),I(this,r,W,Q,D,{})}}export{at as component};
