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638d49983f
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@ -110,7 +110,7 @@ The next step is to load a DistilGPT2 tokenizer to process the `text` subfield:
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You'll notice from the example above, the `text` field is actually nested inside `answers`. This means you'll need to
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extract the `text` subfield from its nested structure with the [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#flatten) method:
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extract the `text` subfield from its nested structure with the [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten) method:
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```py
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>>> eli5 = eli5.flatten()
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@ -105,7 +105,7 @@ For masked language modeling, the next step is to load a DistilRoBERTa tokenizer
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You'll notice from the example above, the `text` field is actually nested inside `answers`. This means you'll need to e
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xtract the `text` subfield from its nested structure with the [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#flatten) method:
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xtract the `text` subfield from its nested structure with the [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten) method:
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```py
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>>> eli5 = eli5.flatten()
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@ -94,7 +94,7 @@ Para modelados de lenguaje por enmascaramiento carga el tokenizador DistilRoBERT
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>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilroberta-base")
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Extrae el subcampo `text` desde su estructura anidado con el método [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#flatten):
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Extrae el subcampo `text` desde su estructura anidado con el método [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten):
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```py
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>>> eli5 = eli5.flatten()
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@ -107,7 +107,7 @@ pip install transformers datasets evaluate
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>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
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위의 예제에서 알 수 있듯이, `text` 필드는 `answers` 아래에 중첩되어 있습니다. 따라서 [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#flatten) 메소드를 사용하여 중첩 구조에서 `text` 하위 필드를 추출해야 합니다.
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위의 예제에서 알 수 있듯이, `text` 필드는 `answers` 아래에 중첩되어 있습니다. 따라서 [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten) 메소드를 사용하여 중첩 구조에서 `text` 하위 필드를 추출해야 합니다.
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```py
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>>> eli5 = eli5.flatten()
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@ -107,7 +107,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티와
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위의 예제에서와 마찬가지로, `text` 필드는 `answers` 안에 중첩되어 있습니다.
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따라서 중첩된 구조에서 [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process.html#flatten) 메소드를 사용하여 `text` 하위 필드를 추출합니다:
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따라서 중첩된 구조에서 [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten) 메소드를 사용하여 `text` 하위 필드를 추출합니다:
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```py
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>>> eli5 = eli5.flatten()
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