SUMIN/HuggingFace_transformer
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions 7 Packages Projects Releases Wiki Activity

Use HF papers (#38184)

Browse Source 
* Use hf papers

* Hugging Face papers

* doi to hf papers

* style
This commit is contained in:
Quentin Gallouédec
2025-06-13 13:07:09 +02:00
committed by GitHub
parent 1031ed5166
commit de24fb63ed
811 changed files with 2622 additions and 2617 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

12
docs/source/ar/bertology.md
View File

@@ -3,16 +3,16 @@
يُشهد في الآونة الأخيرة نمو مجال دراسي يُعنى باستكشاف آلية عمل نماذج المحولات الضخمة مثل BERT (والذي يُطلق عليها البعض اسم "BERTology"). ومن الأمثلة البارزة على هذا المجال ما يلي:
- BERT Rediscovers the Classical NLP Pipeline بواسطة Ian Tenney و Dipanjan Das و Ellie Pavlick:
https://arxiv.org/abs/1905.05950
- Are Sixteen Heads Really Better than One? بواسطة Paul Michel و Omer Levy و Graham Neubig: https://arxiv.org/abs/1905.10650
https://huggingface.co/papers/1905.05950
- Are Sixteen Heads Really Better than One? بواسطة Paul Michel و Omer Levy و Graham Neubig: https://huggingface.co/papers/1905.10650
- What Does BERT Look At? An Analysis of BERT's Attention بواسطة Kevin Clark و Urvashi Khandelwal و Omer Levy و Christopher D.
Manning: https://arxiv.org/abs/1906.04341
- CAT-probing: A Metric-based Approach to Interpret How Pre-trained Models for Programming Language Attend Code Structure: https://arxiv.org/abs/2210.04633
Manning: https://huggingface.co/papers/1906.04341
- CAT-probing: A Metric-based Approach to Interpret How Pre-trained Models for Programming Language Attend Code Structure: https://huggingface.co/papers/2210.04633
لإثراء هذا المجال الناشئ، قمنا بتضمين بعض الميزات الإضافية في نماذج BERT/GPT/GPT-2 للسماح للناس بالوصول إلى التمثيلات الداخلية، والتي تم تكييفها بشكل أساسي من العمل الرائد لـ Paul Michel (https://arxiv.org/abs/1905.10650):
لإثراء هذا المجال الناشئ، قمنا بتضمين بعض الميزات الإضافية في نماذج BERT/GPT/GPT-2 للسماح للناس بالوصول إلى التمثيلات الداخلية، والتي تم تكييفها بشكل أساسي من العمل الرائد لـ Paul Michel (https://huggingface.co/papers/1905.10650):
- الوصول إلى جميع الحالات المخفية في BERT/GPT/GPT-2،
- الوصول إلى جميع أوزان الانتباه لكل رأس في BERT/GPT/GPT-2،
- استرجاع قيم ومشتقات مخرجات الرأس لحساب درجة أهمية الرأس وحذفه كما هو موضح في https://arxiv.org/abs/1905.10650.
- استرجاع قيم ومشتقات مخرجات الرأس لحساب درجة أهمية الرأس وحذفه كما هو موضح في https://huggingface.co/papers/1905.10650.
ولمساعدتك على فهم واستخدام هذه الميزات بسهولة، أضفنا مثالًا برمجيًا محددًا: [bertology.py](https://github.com/huggingface/transformers-research-projects/tree/main/bertology/run_bertology.py) أثناء استخراج المعلومات وتقليص من نموذج تم تدريبه مسبقًا على GLUE.