HuggingFace Transformers 3.4 : モデルの概要 (翻訳/解説)

【HuggingFace Transformers 3.4 : モデルの概要】

今回は「モデルの概要」です。これは Hugging Transformers で利用可能なモデルのリストと簡単な説明です。モデルの各々は以下のカテゴリーの一つに分類されます : (1) 自己回帰モデル (2) オートエンコーダ・モデル (3) sequence-to-sequence モデル (4) ProphetNet (5) 検索ベースモデル。

HuggingFace Transformers は最先端の NLP を可能にする PyTorch と TensorFlow 2.0 のためのエコシステムです。両者はシームレスに統合され、一方で訓練してから推論のために他方でロードすることも可能です。モデルハブにより数千の事前訓練モデルが提供されています。

最近リリースされた 3.4 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。 [詳細]

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