import{s as D,n as N,o as j}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as U,i as F,g as p,s as r,r as C,A as I,h as f,f as a,c as n,j as S,u as L,x as A,k,y as O,a as o,v as w,d as B,t as M,w as H}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as Q}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as V,E as X}from"../chunks/getInferenceSnippets.8b9eb92a.js";function J(y){let s,b,h,T,i,v,m,_,d,q="Nesse capítulo, você viu como abordar diferentes tarefas de NLP usando a função de alto nível <code>pipeline()</code> da biblioteca 🤗 Transformers. Você também viu como pesquisar e usar modelos no Hub, bem como usar a API de inferência para testar os modelos diretamente em seu navegador.",g,l,z="Discutimos como os modelos Transformers funcionam em alto nível e falamos sobre a importância do aprendizado de transferência (transfer learning) e do ajuste fino. Um aspecto chave é que você pode usar a arquitetura completa ou apenas o codificador ou decodificador, dependendo do tipo de tarefa que você pretende resolver. A tabela a seguir resume isso:",E,u,G="<thead><tr><th>Modelo</th> <th>Exemplos</th> <th>Tarefas</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Encoder</td> <td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td> <td>Classificação de sentenças, reconhecimento de entidades nomeadas, Q&amp;A</td></tr> <tr><td>Decoder</td> <td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td> <td>Geração de texto</td></tr> <tr><td>Encoder-decoder</td> <td>BART, T5, Marian, mBART</td> <td>Sumarização, tradução, perguntas e respostas gerativas</td></tr></tbody>",x,c,P,$,R;return i=new V({props:{title:"Resumo",local:"resumo",headingTag:"h1"}}),m=new Q({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),c=new X({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/pt/chapter1/9.mdx"}}),{c(){s=p("meta"),b=r(),h=p("p"),T=r(),C(i.$$.fragment),v=r(),C(m.$$.fragment),_=r(),d=p("p"),d.innerHTML=q,g=r(),l=p("p"),l.textContent=z,E=r(),u=p("table"),u.innerHTML=G,x=r(),C(c.$$.fragment),P=r(),$=p("p"),this.h()},l(e){const t=I("svelte-u9bgzb",document.head);s=f(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),b=n(e),h=f(e,"P",{}),S(h).forEach(a),T=n(e),L(i.$$.fragment,e),v=n(e),L(m.$$.fragment,e),_=n(e),d=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),A(d)!=="svelte-1k765o8"&&(d.innerHTML=q),g=n(e),l=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),A(l)!=="svelte-1xzlrio"&&(l.textContent=z),E=n(e),u=f(e,"TABLE",{"data-svelte-h":!0}),A(u)!=="svelte-bcg7kx"&&(u.innerHTML=G),x=n(e),L(c.$$.fragment,e),P=n(e),$=f(e,"P",{}),S($).forEach(a),this.h()},h(){k(s,"name","hf:doc:metadata"),k(s,"content",K)},m(e,t){O(document.head,s),o(e,b,t),o(e,h,t),o(e,T,t),w(i,e,t),o(e,v,t),w(m,e,t),o(e,_,t),o(e,d,t),o(e,g,t),o(e,l,t),o(e,E,t),o(e,u,t),o(e,x,t),w(c,e,t),o(e,P,t),o(e,$,t),R=!0},p:N,i(e){R||(B(i.$$.fragment,e),B(m.$$.fragment,e),B(c.$$.fragment,e),R=!0)},o(e){M(i.$$.fragment,e),M(m.$$.fragment,e),M(c.$$.fragment,e),R=!1},d(e){e&&(a(b),a(h),a(T),a(v),a(_),a(d),a(g),a(l),a(E),a(u),a(x),a(P),a($)),a(s),H(i,e),H(m,e),H(c,e)}}}const K='{"title":"Resumo","local":"resumo","sections":[],"depth":1}';function W(y){return j(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ae extends U{constructor(s){super(),F(this,s,W,J,D,{})}}export{ae as component};
