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| 감정 분석을 위해 Roberta 미세 조정하기 | 감정 분석을 위해 Roberta 모델을 미세 조정하는 방법 | Dhaval Taunk | |
| 질문 생성 모델 평가하기 | seq2seq 트랜스포머 모델이 생성한 질문과 이에 대한 답변이 얼마나 정확한가요? | Pascal Zoleko | |
| DistilBERT와 Tensorflow로 텍스트 분류하기 | 텍스트 분류를 위해 TensorFlow로 DistilBERT를 미세 조정하는 방법 | Peter Bayerle | |
| CNN/Dailail 요약을 위해 인코더-디코더 모델에 BERT 활용하기 | CNN/Dailail 요약을 위해 google-bert/bert-base-uncased 체크포인트를 활용하여 EncoderDecoderModel을 워밍업하는 방법 | Patrick von Platen | |
| BBC XSum 요약을 위해 인코더-디코더 모델에 RoBERTa 활용하기 | BBC/XSum 요약을 위해 FacebookAI/roberta-base 체크포인트를 활용하여 공유 EncoderDecoderModel을 워밍업하는 방법 | Patrick von Platen | |
| 순차적 질문 답변(SQA)을 위해 TAPAS 미세 조정하기 | tapas-base 체크포인트를 활용하여 순차적 질문 답변(SQA) 데이터 세트로 TapasForQuestionAnswering을 미세 조정하는 방법 | Niels Rogge | |
| 표 사실 검사(TabFact)로 TAPAS 평가하기 | 🤗 Datasets와 🤗 Transformer 라이브러리를 함께 사용하여 tapas-base-finetuned-tabfact 체크포인트로 미세 조정된 TapasForSequenceClassification을 평가하는 방법 | Niels Rogge | |
| 번역을 위해 mBART 미세 조정하기 | 힌디어에서 영어로 번역하기 위해 Seq2SeqTrainer를 사용하여 mBART를 미세 조정하는 방법 | Vasudev Gupta | |
| FUNSD(양식 이해 데이터 세트)로 LayoutLM 미세 조정하기 | 스캔한 문서에서 정보 추출을 위해 FUNSD 데이터 세트로 LayoutLMForTokenClassification을 미세 조정하는 방법 | Niels Rogge | |
| DistilGPT2 미세 조정하고 및 텍스트 생성하기 | DistilGPT2를 미세 조정하고 텍스트를 생성하는 방법 | Aakash Tripathi | |
| 최대 8K 토큰에서 LED 미세 조정하기 | 긴 범위를 요약하기 위해 PubMed로 LED를 미세 조정하는 방법 | Patrick von Platen | |
| Arxiv로 LED 평가하기 | 긴 범위 요약에 대해 LED를 효과적으로 평가하는 방법 | Patrick von Platen | |
| RVL-CDIP(문서 이미지 분류 데이터 세트)로 LayoutLM 미세 조정하기) | 스캔 문서 분류를 위해 RVL-CDIP 데이터 세트로 LayoutLMForSequenceClassification을 미세 조정하는 방법 | Niels Rogge | |
| GPT2 조정을 통한 Wav2Vec2 CTC 디코딩 | 언어 모델 조정을 통해 CTC 시퀀스를 디코딩하는 방법 | Eric Lam | |
| Trainer 클래스로 두 개 언어로 요약하기 위해 BART 미세 조정하기 | Trainer 클래스로 두 개 언어로 요약하기 위해 BART 미세 조정하는 방법 | Eliza Szczechla | |
| Trivia QA로 Big Bird 평가하기 | Trivia QA로 긴 문서 질문에 대한 답변에 대해 BigBird를 평가하는 방법 | Patrick von Platen | |
| Wav2Vec2를 사용하여 동영상 캡션 만들기 | Wav2Vec으로 오디오를 텍스트로 변환하여 모든 동영상에서 YouTube 캡션 만드는 방법 | Niklas Muennighoff | |
| PyTorch Lightning을 사용하여 CIFAR-10으로 비전 트랜스포머 미세 조정하기 | HuggingFace Transformers, Datasets, PyTorch Lightning을 사용하여 CIFAR-10으로 비전 트랜스포머(ViT)를 미세 조정하는 방법 | Niels Rogge | |
| 🤗 Trainer를 사용하여 CIFAR-10에서 비전 트랜스포머 미세 조정하기 | Datasets, 🤗 Trainer를 사용하여 CIFAR-10에서 비전 트랜스포머(ViT)를 미세 조정하는 방법 | Niels Rogge | |
| 개체 입력 데이터 세트인 Open Entity로 LUKE 평가하기 | Open Entity 데이터 세트로 LukeForEntityClassification을 평가하는 방법 | Ikuya Yamada | |
| 관계 추출 데이터 세트인 TACRED로 LUKE 평가하기 | TACRED 데이터 세트로 LukeForEntityPairClassification을 평가하는 방법 | Ikuya Yamada | |
| 중요 NER 벤치마크인 CoNLL-2003으로 LUKE 평가하기 | CoNLL-2003 데이터 세트로 LukeForEntitySpanClassification를 평가하는 방법 | Ikuya Yamada | |
| PubMed 데이터 세트로 BigBird-Pegasus 평가하기 | PubMed 데이터 세트로 BigBirdPegasusForConditionalGeneration를 평가하는 방법 | Vasudev Gupta | |
| Wav2Vec2를 사용해서 음성 감정 분류하기 | 감정 분류를 위해 사전훈련된 Wav2Vec2 모델을 MEGA 데이터 세트에 활용하는 방법 | Mehrdad Farahani | |
| DETR로 이미지에서 객체 탐지하기 | 훈련된 DetrForObjectDetection 모델을 사용하여 이미지에서 객체를 탐지하고 어텐션을 시각화하는 방법 | Niels Rogge | |
| 사용자 지정 객체 탐지 데이터 세트로 DETR 미세 조정하기 | 사용자 지정 객체 탐지 데이터 세트로 DetrForObjectDetection을 미세 조정하는 방법 | Niels Rogge | |
| 개체명 인식을 위해 T5 미세 조정하기 | 개체명 인식 작업을 위해 T5를 미세 조정하는 방법 | Ogundepo Odunayo | |
