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<div class="bg-white leading-none border border-gray-100 rounded-lg flex p-0.5 w-56 text-sm mb-4"><a class="flex justify-center flex-1 py-1.5 px-2.5 focus:outline-none !no-underline rounded-l bg-red-50 dark:bg-transparent text-red-600" href="?fw=pt"><svg class="mr-1.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><defs><clipPath id="a"><rect x="3.05" y="0.5" width="25.73" height="31" fill="none"></rect></clipPath></defs><g clip-path="url(#a)"><path d="M24.94,9.51a12.81,12.81,0,0,1,0,18.16,12.68,12.68,0,0,1-18,0,12.81,12.81,0,0,1,0-18.16l9-9V5l-.84.83-6,6a9.58,9.58,0,1,0,13.55,0ZM20.44,9a1.68,1.68,0,1,1,1.67-1.67A1.68,1.68,0,0,1,20.44,9Z" fill="#ee4c2c"></path></g></svg>
			Pytorch
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			TensorFlow
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<h1 class="relative group"><a id="introduction" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#introduction"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Introduction
	</span></h1>

<p>Dans le <a href="/course/fr/chapter3">Chapitre 3</a>, vous avez vu comment <em>finetuner</em> un modèle de classification de texte. Dans ce chapitre, nous nous attaquons aux tâches de NLP courantes suivantes :</p>
<ul><li>la classification de <em>tokens</em>,</li>
<li>la modélisation du langage masqué (comme BERT),</li>
<li>les résumés,</li>
<li>la traduction,</li>
<li>le pré-entraînement à la modélisation causale du langage (comme GPT-2),</li>
<li>la réponse aux questions.</li></ul>
<p>Pour ce faire, vous devrez tirer parti de tout ce que vous avez appris sur l’API <code>Trainer</code> et la bibliothèque 🤗 <em>Accelerate</em> au <a href="/course/fr/chapitre3">Chapitre 3</a>, la bibliothèque 🤗 <em>Datasets</em> au <a href="/course/fr/chapiter5">Chapitre 5</a>, et la bibliothèque 🤗 <em>Tokenizers</em> au <a href="/course/fr/chapiter6">Chapitre 6</a>. Nous téléchargerons également nos résultats sur le <em>Hub</em>, comme nous l’avons fait dans le <a href="/course/fr/chapiter4">Chapitre 4</a>, donc c’est vraiment le chapitre où tout est réuni !</p>
<p>Chaque section peut être lue indépendamment et vous montrera comment entraîner un modèle avec l’API <code>Trainer</code> ou avec votre propre boucle d’entraînement, en utilisant 🤗 <em>Accelerate</em>. N’hésitez pas à sauter l’une ou l’autre partie et à vous concentrer sur celle qui vous intéresse le plus : l’API <code>Trainer</code> est idéale pour affiner ou entraîner votre modèle sans vous soucier de ce qui se passe en coulisses, tandis que la boucle d’entraînement avec <code>Accelerate</code> vous permettra de personnaliser plus facilement toutes les parties que vous souhaitez.</p>


<div class="course-tip  bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400"><p>Si vous lisez les sections dans l’ordre, vous remarquerez qu’elles ont beaucoup de code et de prose en commun. La répétition est intentionnelle, afin de vous permettre de vous plonger (ou de revenir plus tard) dans une tâche qui vous intéresse et de trouver un exemple fonctionnel complet.</p></div>


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