前言

编码器模型仅使用Transformer模型的编码器部分。在每一个阶段，注意力层都可以访问初始句子中的所有单词。这些模型通常被描述为具有“双向”注意力，并且常常被称为自编码模型。

这些模型的预训练通常围绕着以某种方式破坏给定的句子（例如，通过在句子中掩蔽随机单词）并使模型负责找到或重建初始句子来进行。

编码器模型最适合需要理解整个句子的任务，例如句子分类、命名实体识别（以及更一般的单词分类）和抽取式问答。

这个家族模型的代表包括：

src link: https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/5

Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS

参考文档

  1. NLP Course - Encoder models

结语

第一百九十二篇博文写完，开心！！！！

今天，也是充满希望的一天。