Pytorch
TensorFlow

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Introdução

No Capítulo 3, você viu como fazer o ajuste fino (fine-tune) de um modelo de classificação de texto. Neste capítulo, abordaremos as seguintes tarefas de NLP (também conhecido como PLN):

- Classificação dos Tokens
- Modelagem de linguagem mascarada (como BERT)
- Sumarização
- Tradução
- Modelagem de linguagem causal pré-treinamento (como GPT-2)
- Responder perguntas

Para fazer isso, terá de aproveitar tudo o que aprendeu sobre a API `Trainer` e a biblioteca 🤗 Accelerate no Capítulo 3, a biblioteca 🤗 Datasets no Capítulo 5, e a biblioteca 🤗 Tokenizers no Capítulo 6. Também vamos fazer o upload dos nossos resultados para o Model Hub, assim como fizemos no Capítulo 4, então realmente esse é o capítulo onde tudo se junta!

Cada seção pode ser lida de forma independente e irá mostrar como treinar um modelo com a API `Trainer` ou com o seu próprio laço de treinamento, utilizando 🤗 Accelerate. Sinta-se à vontade para pular qualquer parte e se concentrar na que mais lhe interessa: a API `Trainer` é excelente para o ajuste fino ou para treinar o seu modelo sem se preocupar com o que se passa nos bastidores, enquanto que o laço de treinamento com `Accelerate` permite personalizar qualquer parte que queira com mais facilidade.

Se ler as seções em sequência, notará que elas têm bastante código e texto em comum. Essa repetição é intencional para que possa mergulhar (ou voltar mais tarde) em qualquer tarefa que lhe interesse e encontrar um exemplo completo.

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