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| マスク言語モデリングのためのReformerの事前学習 | 双方向セルフアテンションレイヤーを備えたReformerモデルのトレーニング方法 | Patrick von Platen |  |
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| DistilBERTモデルをマルチラベル分類タスクのためにファインチューニング | DistilBERTモデルをマルチラベル分類タスクのためにファインチューニングする方法 | Dhaval Taunk |  |
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| CNN/Dailymailでのエンコーダーデコーダー要約にBERTを活用 | google-bert/bert-base-uncased チェックポイントを使用してCNN/Dailymailの要約のために EncoderDecoderModel をウォームスタートする方法 | Patrick von Platen |  |
| BBC XSumでのエンコーダーデコーダー要約にRoBERTaを活用 | FacebookAI/roberta-base チェックポイントを使用してBBC/XSumの要約のための共有 EncoderDecoderModel をウォームスタートする方法 | Patrick von Platen |  |
| TAPASをシーケンシャル質問応答(SQA)でファインチューニング | シーケンシャル質問応答(SQA)データセットで tapas-base チェックポイントを使用して TapasForQuestionAnswering をファインチューニングする方法 | Niels Rogge |  |
| TabFactでTAPASを評価 | tapas-base-finetuned-tabfact チェックポイントを使用してファインチューニングされた TapasForSequenceClassification を評価する方法、🤗 datasets と 🤗 transformers ライブラリを組み合わせて使用 | Niels Rogge |  |
| 翻訳のためのmBARTをファインチューニング | Seq2SeqTrainerを使用してHindiからEnglishへの翻訳のためにmBARTをファインチューニングする方法 | Vasudev Gupta |  |
| FUNSD(フォーム理解データセット)でLayoutLMをファインチューニング | スキャンされたドキュメントからの情報抽出のためにFUNSDデータセットで LayoutLMForTokenClassification をファインチューニングする方法 | Niels Rogge |  |
| DistilGPT2のファインチューニングとテキスト生成 | DistilGPT2のファインチューニングとテキスト生成方法 | Aakash Tripathi |  |
| 最大8KトークンでのLEDのファインチューニング | ロングレンジ要約のためのpubmedでLEDをファインチューニングする方法 | Patrick von Platen |  |
| ArxivでのLEDの評価 | ロングレンジ要約のためのLEDの効果的な評価方法 | Patrick von Platen |  |
| RVL-CDIP(文書画像分類データセット)でのLayoutLMのファインチューニング | スキャンされた文書の分類のためのRVL-CDIPデータセットでLayoutLMForSequenceClassificationをファインチューニングする方法 | Niels Rogge |  |
| Wav2Vec2 CTCデコーディングとGPT2の調整 | 言語モデルの調整を伴うCTCシーケンスのデコーディング方法 | Eric Lam |  |
| Trainerクラスを使用した2言語の要約用にBARTをファインチューニング | トレーナークラスを使用して2つの言語での要約用にBARTをファインチューニングする方法 | Eliza Szczechla |  |
| PubMedデータセットでBigBirdの評価 | Trivia QAの長いドキュメント質問応答でBigBirdの評価方法 | Patrick von Platen |  |
| Wav2Vec2を使用してビデオの字幕を作成する | Wav2Vecでオーディオを転記して任意のビデオからYouTubeの字幕を作成する方法 | Niklas Muennighoff |  |
| PyTorch Lightningを使用したCIFAR-10でのVision Transformerのファインチューニング | HuggingFace Transformers、Datasets、およびPyTorch Lightningを使用してCIFAR-10でVision Transformer(ViT)をファインチューニングする方法 | Niels Rogge |  |
| 🤗 Trainerを使用したCIFAR-10でのVision Transformerのファインチューニング | HuggingFace Transformers、Datasets、および🤗 Trainerを使用してCIFAR-10でVision Transformer(ViT)をファインチューニングする方法 | Niels Rogge |  |
| Open Entity、エンティティタイピングデータセットでLUKEの評価 | Open EntityデータセットでLukeForEntityClassificationの評価方法 | Ikuya Yamada |  |
| TACRED、関係抽出データセットでLUKEの評価 | TACREDデータセットでLukeForEntityPairClassificationの評価方法 | Ikuya Yamada |  |
| CoNLL-2003、重要なNERベンチマークでLUKEの評価 | CoNLL-2003データセットでLukeForEntitySpanClassificationの評価方法 | Ikuya Yamada |  |
| PubMedデータセットでBigBird-Pegasusの評価 | PubMedデータセットでBigBirdPegasusForConditionalGenerationの評価方法 | Vasudev Gupta |  |
| Wav2Vec2を使用したスピーチエモーション分類 | MEGAデータセットでの感情分類のための事前学習済みWav2Vec2モデルの利用方法 | Mehrdad Farahani |  |
| DETRを使用して画像内のオブジェクトを検出する | トレーニング済みDetrForObjectDetectionモデルを使用して画像内のオブジェクトを検出し、注意を可視化する方法 | Niels Rogge |  |
| カスタムオブジェクト検出データセットでDETRをファインチューニングする | カスタムオブジェクト検出データセットでDetrForObjectDetectionをファインチューニングする方法 | Niels Rogge |  |
| Named Entity RecognitionのためにT5をファインチューニング | Named Entity RecognitionタスクでT5をファインチューニングする方法 | Ogundepo Odunayo |  |