<meta charset="utf-8" /><meta http-equiv="content-security-policy" content=""><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Модели энкодеров&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/assets/pages/__layout.svelte-048423b6.css">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/start-e2011cff.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/chunks/vendor-aeea7ff3.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/chunks/paths-4b3c6e7e.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/pages/__layout.svelte-441d2ca6.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/pages/chapter1/5.mdx-2d756ef5.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ru/_app/chunks/Youtube-4c0fcb79.js"> 





<h1 id="">Модели энкодеров</h1>
<iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/MUqNwgPjJvQ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
<p>Энкодеры используют только компонент кодировщика трансформера. На каждом этапе слой внимания может использовать все слова исходного предложения. Эти модели часто характеризуют как имеющие двунаправленное внимание (“bi-directional attention”), и часто называют моделями <em>автоэнкодеров</em>. </p>
<p>Предварительное обучение этих моделей обычно заключаетс в том, чтобы как-то исказить данное предложение (например, путем маскировки в нем случайных слов) и поставить перед моделью задачу найти или восстановить исходное предложение.</p>
<p>Энкодеры лучше всего подходят для задач, требующих <em>понимания</em> всего предложения, таких как классификация предложений, распознавание именованных сущностей (и, в более общем смысле, классификация слов) и ответы на вопросы с извлечением информации из контекста.</p>
<p>К представителям этого семейства моделей относятся: </p>
<ul><li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html" rel="nofollow">ALBERT</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html" rel="nofollow">BERT</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html" rel="nofollow">DistilBERT</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html" rel="nofollow">ELECTRA</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html" rel="nofollow">RoBERTa</a></li></ul>


		<script type="module" data-hydrate="iljucz">
		import { start } from "/docs/course/pr_92/ru/_app/start-e2011cff.js";
		start({
			target: document.querySelector('[data-hydrate="iljucz"]').parentNode,
			paths: {"base":"/docs/course/pr_92/ru","assets":"/docs/course/pr_92/ru"},
			session: {},
			route: false,
			spa: false,
			trailing_slash: "never",
			hydrate: {
				status: 200,
				error: null,
				nodes: [
					import("/docs/course/pr_92/ru/_app/pages/__layout.svelte-441d2ca6.js"),
						import("/docs/course/pr_92/ru/_app/pages/chapter1/5.mdx-2d756ef5.js")
				],
				params: {}
			}
		});
	</script>
