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NLPをマスター

このコースでここまで進んだなら、おめでとうございます！ あなたは今、🤗トランスフォーマーとハギング フェイス エコシステムを使って（ほとんど）どんなNLPタスクにも取り組むために必要なすべての知識とツールを手にしています。

様々なデータコレーターを見てきましたので、各タスクにどのコレーターを使えばいいのかがわかるように、この小さなビデオを作りました。

このライトニング・ツアーでNLPの主要タスクを学んだ後、次のことを行ってください。

- 各タスクに最適なアーキテクチャ（エンコーダ、デコーダ、またはエンコーダ-デコーダ）を把握する
- 言語モデルの事前トレーニングと微調整の違いを理解する
- フォローしているトラックに応じて、TrainerAPIと分散トレーニング機能の🤗AccelerateまたはTensorFlowとKerasのいずれかを使用してTransformerモデルをトレーニング する方法を知る
- テキスト生成タスクのROUGEやBLEUなどの指標の意味と制限を理解する
- ハブを使用する場合と🤗Transformersのパイプラインの使用する場合の両方で、微調整されたモデルを使う方法を知る

このすべての知識にもかかわらず、コードで難しいバグに遭遇したり、特定のNLP問題を解決する方法について質問したりするときが来るでしょう。 幸いなことに、ハギング フェイスコミュニティがお手伝いします。 コースのこの部分の最後の章では、Transformerモデルをデバッグし、効果的に支援を求める方法を探ります。

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