course/pr_1069/th/chapter1/1.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;local&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;ยินดีต้อนรับเข้าสู่คอร์ส 🤗!&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ยนดตอนรบเขาสคอรส-&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;คุณจะได้อะไรจากการเรียนคอร์สนี้?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;คณจะไดอะไรจากการเรยนคอรสน&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;ผู้สอนมีใครบ้าง?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ผสอนมใครบาง&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}">
		<link href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/start.eeb02c13.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/singletons.d692cc64.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/paths.f4699845.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/app.25e78aa9.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/nodes/0.d0785757.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/nodes/3.74740bdd.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/Youtube.1e50a667.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;local&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;ยินดีต้อนรับเข้าสู่คอร์ส 🤗!&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ยนดตอนรบเขาสคอรส-&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;คุณจะได้อะไรจากการเรียนคอร์สนี้?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;คณจะไดอะไรจากการเรยนคอรสน&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;ผู้สอนมีใครบ้าง?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ผสอนมใครบาง&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <h1 class="relative group"><a id="บทนำ" 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="#บทนำ"><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>บทนำ</span></h1>  <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-1-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>  </div>  <h2 class="relative group"><a id="ยนดตอนรบเขาสคอรส-" 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="#ยนดตอนรบเขาสคอรส-"><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>ยินดีต้อนรับเข้าสู่คอร์ส 🤗!</span></h2> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/00GKzGyWFEs" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-1xzq1w">คอร์สนี้จะสอนคุณเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ(หรือเรียกว่า NLP) โดยใช้กลุ่ม library ของ <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face</a> ได้แก่ <a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">🤗 Transformers</a>, <a href="https://github.com/huggingface/datasets" rel="nofollow">🤗 Datasets</a>, <a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">🤗 Tokenizers</a>, และ <a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">🤗 Accelerate</a> รวมไปถึงการใช้งาน <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a> โดยคอร์สนี้เป็นคอร์สฟรีและไม่มีโฆษณา</p>  <h2 class="relative group"><a id="คณจะไดอะไรจากการเรยนคอรสน" 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="#คณจะไดอะไรจากการเรยนคอรสน"><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>คุณจะได้อะไรจากการเรียนคอร์สนี้?</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1tqhc2h">ภาพรวมของคอร์สเป็นดังนี้:</p> <div class="flex justify-center" data-svelte-h="svelte-1f838r7"><img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."> <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."></div> <ul data-svelte-h="svelte-fcl96z"><li>บทที่ 1 ถึง 4 จะพาคุณไปรู้จักกับคอนเซปต์หลัก ๆ ของ library 🤗 Transformers เมื่อเรียนเนื้อหาในส่วนนี้จบแล้วคุณจะเรียนรู้ว่าโมเดล Transformer ทำงานอย่างไร และเรียนรู้การใช้งานโมเดลจาก <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a>, fine-tune โมเดลผ่าน dataset, และแชร์ผลลัพธ์ขึ้น Hub</li> <li>บทที่ 5 ถึง 8 จะสอนเกี่ยวกับ 🤗 Datasets และ 🤗 Tokenizers พื้นฐานก่อนที่จะไปลุยกันในส่วนของงานทางด้าน NLP แบบดั้งเดิม หลังจากเรียนเนื้อหาส่วนนี้จบ คุณจะสามารถแก้ปัญหา NLP ทั่วไปเองได้แล้ว</li> <li>บทที่ 9 ถึง 12 จะเจาะลึกเนื้อหามากกว่า NLP โดยจะเรียนรู้วิธีการที่โมเดล Transformer จัดการกับการประมวลผลคำพูด(หรือเรียกว่า speech processing) รวมถึงงานทางด้านการประมวลผลภาพ(หรือเรียกว่า computer vision)  ระหว่างนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและแชร์เดโมของโมเดล รวมถึงการ optimize เพื่อให้สามารถใช้งานในระดับ production ได้จริง หลังจากเรียนเนื้อหาส่วนนี้จบ คุณก็พร้อมที่จะใช้ 🤗 Transformers ในการแก้(เกือบ)ทุกปัญหาเกี่ยวกับ machine learning ได้แล้ว!</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-rqdpwg">การเรียนคอร์สนี้:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1j0xf9u"><li>ผู้เรียนต้องมีความรู้ในการเขียนโปรแกรมภาษา Python อย่างดี</li> <li>ไม่ได้สอนพื้นฐาน deep learning ให้ ผู้เรียนควรเรียนคอร์สพื้นฐานอื่น ๆ มาก่อนแล้ว เช่น คอร์ส <a href="https://course.fast.ai/" rel="nofollow">Practical Deep Learning for Coders</a> โดย <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai’s</a> หรือคอร์สจาก <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a></li> <li>ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับ <a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow">PyTorch</a> หรือ <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow">TensorFlow</a> มาก่อน แต่ถ้าหากเคยใช้จะสามารถเรียนรู้ได้ง่ายยิ่งขึ้น</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-lfjf4j">หลังจากเรียนจบคอร์สนี้ เราแนะนำให้คุณไปเรียนคอร์ส <a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing?utm_source=deeplearning-ai&utm_medium=institutions&utm_campaign=20211011-nlp-2-hugging_face-page-nlp-refresh" rel="nofollow">Natural Language Processing Specialization</a> ของ DeepLearning.AI ซึ่งสอนเนื้อหาเกี่ยวกับโมเดล NLP พื้นฐานที่ควรรู้ เช่น Naive Bayes และ LSTM</p>  <h2 class="relative group"><a id="ผสอนมใครบาง" 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="#ผสอนมใครบาง"><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>ผู้สอนมีใครบ้าง?</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-18gd82u">ทีมงานผู้สอนได้แก่:</p> <p data-svelte-h="svelte-1l198kf"><strong>Matthew Carrigan</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face อาศัยอยู่ที่เมือง Dublin ประเทศ Ireland เคยทำงานเป็น ML Engineer ที่ Parse.ly และเคยเป็นนักวิจัยหลังปริญญาเอกที่ Trinity College ใน Dublin เขาเองไม่เคยเชื่อว่าจะสามารถสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถคิดเรื่องทั่วไปได้เหมือนมนุษย์จริง ๆ (หรือเรียกว่า Aritificial General Intelligence หรือตัวย่อว่า AGI) ได้ด้วยการขยายโครงสร้างโมเดลที่มีอยู่ปัจจุบัน แต่เขาก็ยังหวังเป็นอย่างมากเกี่ยวกับการเป็นอมตะของหุ่นยนต์</p> <p data-svelte-h="svelte-15atdrt"><strong>Lysandre Debut</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ตั้งแต่เริ่มพัฒนา library 🤗 Transformers วาดฝันไว้ว่าจะทำให้ทุกคนใช้งาน NLP ได้ด้วยการพัฒนาเครื่องมือต่าง ๆ ผ่าน API ที่ใช้งานได้ง่าย</p> <p data-svelte-h="svelte-spa4or"><strong>Sylvain Gugger</strong> ทำงานตำแหน่ง Research Engineer ที่ Hugging Face และเป็นหนึ่งในผู้ดูแลหลักของ library 🤗 Transformers ก่อนหน้านี้เป็น Research Scientist ที่ fast.ai และเป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ <em><a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow">Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch</a></em> กับ Jeremy Howard เป้าหมายหลักของงานวิจัย คือ การทำให้คนทั่วไปใช้งานโมเดล deep learning ได้ง่ายโดยการออกแบบและปรับปรุงเทคนิคต่าง ๆ ที่ทำให้การ train โมเดลรวดเร็วยิ่งขึ้นบนทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จำกัด</p> <p data-svelte-h="svelte-1a64ag3"><strong>Merve Noyan</strong> ทำงานตำแหน่ง Developer Advocate ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาเครื่องมือในการทำงานต่าง ๆ รวมถึงผลิตสื่อที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้เพื่อให้ทุกคนสามารถใช้งาน machine learning ได้ง่าย</p> <p data-svelte-h="svelte-41kmd8"><strong>Lucile Saulnier</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาและสนับสนุนการใช้งานเครื่องมือ open-source เธอเองเป็นส่วนหนึ่งในโปรเจควิจัยหลายโปรเจคในเกี่ยวกับ NLP เช่น collaborative training และ BigScience</p> <p data-svelte-h="svelte-3ow4m0"><strong>Lewis Tunstall</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาเครื่องมือ open-source เพื่อให้มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในชุมชน เป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a> ที่กำลังจะตีพิมพ์เร็ว ๆ นี้</p> <p data-svelte-h="svelte-600aop"><strong>Leandro von Werra</strong>  ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทีม open-source และเป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a> เช่นกัน มีประสบการณ์หลายปีในการนำโปรเจค NLP สู่การใช้งานจริงในอุตสาหกรรม</p> <p data-svelte-h="svelte-ba53fw">พร้อมกันรึยัง? ในบทนี้ คุณจะได้เรียน:</p> <ul data-svelte-h="svelte-18jb9t"><li>วิธีการใช้ฟังก์ชัน <code>pipeline()</code> เพื่อแก้ปัญหา NLP เช่น การสร้างข้อความ(หรือเรียกว่า text generation) หรือการแบ่งประเภทข้อความ(หรือเรียกว่า text classification)</li> <li>โครงสร้างของ Transformer</li> <li>วิธีการแยกระหว่าง encoder, decoder, และ โครงสร้าง encoder-decoder รวมถึงการใช้งานต่าง ๆ</li></ul> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter1/1.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
			<script>
				{
					__sveltekit_1q1y86z = {
						assets: "/docs/course/pr_1069/th",
						base: "/docs/course/pr_1069/th",
						env: {}
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					const data = [null,null];

					Promise.all([
						import("/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/start.eeb02c13.js"),
						import("/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/app.25e78aa9.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 3],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>