import{s as I,n as J,o as Q}from"../chunks/scheduler.49e4e380.js";import{S as V,i as W,g as m,s as l,r as R,A as X,h as i,f as a,c as s,j as O,u as S,x,k as D,y as Z,a as n,v as j,d as k,t as q,w as z}from"../chunks/index.fb15006d.js";import{Y as tt}from"../chunks/Youtube.42918e4e.js";import{C as et}from"../chunks/CourseFloatingBanner.52a7e9a6.js";import{H as at,E as nt}from"../chunks/getInferenceSnippets.dee27c70.js";function lt(U){let r,v,d,w,o,C,f,T,p,P,u,Y="एनकोडर-डिकोडर मॉडल (जिसे <em>सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडल</em> भी कहा जाता है) ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के दोनों हिस्सों का उपयोग करते हैं। प्रत्येक चरण में, एन्कोडर की ध्यान परतें प्रारंभिक वाक्य में सभी शब्दों तक पहुंच सकती हैं, जबकि डिकोडर की ध्यान परतें केवल इनपुट में दिए गए शब्द से पहले स्थित शब्दों तक पहुंच सकती हैं।",y,c,F='इन मॉडलों का पूर्व-प्रशिक्षण एन्कोडर या डिकोडर मॉडल के उद्देश्यों का उपयोग करके किया जा सकता है, लेकिन इसमें आमतौर पर कुछ अधिक जटिल होता है। उदाहरण के लिए, <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a> को टेक्स्ट के रैंडम स्पैन (जिसमें कई शब्द हो सकते हैं) को एक ही मास्क विशेष शब्द से बदलकर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है, और इसका उद्देश्य भविष्यवाणी करना है वह पाठ जिसे यह मुखौटा शब्द बदल देता है।',M,h,G="अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल किसी दिए गए इनपुट के आधार पर नए वाक्यों को उत्पन्न करने के इर्द-गिर्द घूमने वाले कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त हैं, जैसे कि सारांश, अनुवाद, या जनरेटिव प्रश्न उत्तर।",E,$,K="मॉडल के इस परिवार के प्रतिनिधियों में शामिल हैं:",H,_,N='<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html" rel="nofollow">BART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html" rel="nofollow">mBART</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html" rel="nofollow">Marian</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html" rel="nofollow">T5</a></li>',L,g,A,b,B;return o=new at({props:{title:"अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल",local:"अनकरम-स-अनकरम-मडल",headingTag:"h1"}}),f=new et({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),p=new tt({props:{id:"0_4KEb08xrE"}}),g=new nt({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/hi/chapter1/7.mdx"}}),{c(){r=m("meta"),v=l(),d=m("p"),w=l(),R(o.$$.fragment),C=l(),R(f.$$.fragment),T=l(),R(p.$$.fragment),P=l(),u=m("p"),u.innerHTML=Y,y=l(),c=m("p"),c.innerHTML=F,M=l(),h=m("p"),h.textContent=G,E=l(),$=m("p"),$.textContent=K,H=l(),_=m("ul"),_.innerHTML=N,L=l(),R(g.$$.fragment),A=l(),b=m("p"),this.h()},l(t){const e=X("svelte-u9bgzb",document.head);r=i(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),v=s(t),d=i(t,"P",{}),O(d).forEach(a),w=s(t),S(o.$$.fragment,t),C=s(t),S(f.$$.fragment,t),T=s(t),S(p.$$.fragment,t),P=s(t),u=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(u)!=="svelte-1esc6cy"&&(u.innerHTML=Y),y=s(t),c=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(c)!=="svelte-1lrcbgq"&&(c.innerHTML=F),M=s(t),h=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(h)!=="svelte-1pyrjpf"&&(h.textContent=G),E=s(t),$=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),x($)!=="svelte-7kyoe3"&&($.textContent=K),H=s(t),_=i(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),x(_)!=="svelte-1lyffe"&&(_.innerHTML=N),L=s(t),S(g.$$.fragment,t),A=s(t),b=i(t,"P",{}),O(b).forEach(a),this.h()},h(){D(r,"name","hf:doc:metadata"),D(r,"content",st)},m(t,e){Z(document.head,r),n(t,v,e),n(t,d,e),n(t,w,e),j(o,t,e),n(t,C,e),j(f,t,e),n(t,T,e),j(p,t,e),n(t,P,e),n(t,u,e),n(t,y,e),n(t,c,e),n(t,M,e),n(t,h,e),n(t,E,e),n(t,$,e),n(t,H,e),n(t,_,e),n(t,L,e),j(g,t,e),n(t,A,e),n(t,b,e),B=!0},p:J,i(t){B||(k(o.$$.fragment,t),k(f.$$.fragment,t),k(p.$$.fragment,t),k(g.$$.fragment,t),B=!0)},o(t){q(o.$$.fragment,t),q(f.$$.fragment,t),q(p.$$.fragment,t),q(g.$$.fragment,t),B=!1},d(t){t&&(a(v),a(d),a(w),a(C),a(T),a(P),a(u),a(y),a(c),a(M),a(h),a(E),a($),a(H),a(_),a(L),a(A),a(b)),a(r),z(o,t),z(f,t),z(p,t),z(g,t)}}}const st='{"title":"अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल","local":"अनकरम-स-अनकरम-मडल","sections":[],"depth":1}';function rt(U){return Q(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ut extends V{constructor(r){super(),W(this,r,rt,lt,I,{})}}export{ut as component};
