#
Làm chủ NLP

Nếu bạn đã tiến xa đến mức này trong khóa học, xin chúc mừng - bạn hiện có tất cả kiến ​​thức và công cụ cần thiết để giải quyết (gần như) bất kỳ tác vụ NLP nào với 🤗 Transformers và hệ sinh thái Hugging Face!

Chúng ta đã thấy rất nhiều trình thu thập dữ liệu khác nhau, vì vậy chúng tôi đã tạo video nhỏ này để giúp bạn tìm thấy công cụ nào sẽ sử dụng cho từng tác vụ:

Sau khi hoàn thành chuyến khám phá chớp nhoáng đến các tác vụ NLP cốt lõi, bạn nên:

- Nắm được kiến ​​trúc nào (bộ mã hóa, bộ giải mã hoặc bộ mã hóa-giải mã) phù hợp nhất cho từng tác vụ
- Hiểu sự khác biệt giữa huấn luyện trước trước và tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ
- Biết cách huấn luyện các mô hình Transformer bằng cách sử dụng API `Trainer` và các tính năng huấn luyện phân tán của 🤗 Accelerate hoặc TensorFlow và Keras, tùy thuộc vào việc bạn đang theo dõi hướng nào
- Hiểu ý nghĩa và giới hạn của các chỉ số như ROUGE và BLEU đối với các tác vụ tạo văn bản
- Biết cách tương tác với các mô hình được tinh chỉnh của bạn, cả trên Hub và sử dụng `pipeline` từ 🤗 Transformers

Bất chấp tất cả những kiến ​​thức này, sẽ có lúc bạn gặp phải một lỗi khó trong đoạn mã của mình hoặc có câu hỏi về cách giải quyết một vấn đề NLP cụ thể. May mắn thay, cộng đồng Hugging Face ở đây để giúp bạn! Trong chương cuối cùng của phần này của khóa học, chúng ta sẽ khám phá cách bạn có thể gỡ lỗi các mô hình Transformer của mình và yêu cầu trợ giúp một cách hiệu quả.

< > Update on GitHub