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अध्याय के अंत की प्रश्नोत्तरी

इस अध्याय में बहुत सारी जमीन शामिल है! यदि आप सभी विवरणों को नहीं समझ पाए हैं तो चिंता न करें; अगले अध्याय आपको यह समझने में मदद करेंगे कि चीजें हुड के तहत कैसे काम करती हैं।

लेकिन, आइए पहले यह जाँचें कि आपने इस अध्याय में क्या सीखा!

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1. हब को एक्सप्लोर करें और रॉबर्टा-लार्ज-एमएनली चेकपॉइंट देखें। यह कौन सा कार्य करता है?

संक्षेपण पाठ वर्गीकरण पाठ निर्माण

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2. निम्नलिखित कोड क्या लौटाएगा?

    from transformers import pipeline

    ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)
    ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")

यह इस वाक्य के लिए "सकारात्मक" या "नकारात्मक" लेबल के साथ वर्गीकरण स्कोर लौटाएगा। यह इस वाक्य को पूरा करने वाला एक उत्पन्न पाठ लौटाएगा। यह व्यक्तियों, संगठनों या स्थानों का प्रतिनिधित्व करने वाले शब्दों को वापस कर देगा।

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3. क्या प्रतिस्थापित करना चाहिए … इस कोड नमूने में?

    from transformers import pipeline

    filler = pipeline("fill-mask", model="bert-base-cased")
    result = filler("...")

यह <mask> आपका इंतजार कर रहा है। यह [मास्क] आपका इंतजार कर रहा है। यह आदमी तुम्हारा इंतजार कर रहा है।

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4. यह कोड विफल क्यों होगा?

    from transformers import pipeline

    classifier = pipeline("zero-shot-classification")
    result = classifier("This is a course about the Transformers library")

इस पाइपलाइन के लिए आवश्यक है कि इस पाठ को वर्गीकृत करने के लिए लेबल दिए जाएं। इस पाइपलाइन के लिए केवल एक नहीं, बल्कि कई वाक्यों की आवश्यकता है। 🤗 ट्रान्सफ़ॉर्मर पुस्तकालय हमेशा की तरह टूटा हुआ है। इस पाइपलाइन को लंबे समय तक इनपुट की आवश्यकता है; यह बहुत छोटा है।

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5. “ट्रांसफर लर्निंग” का क्या अर्थ है?

एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के ज्ञान को उसी डेटासेट पर प्रशिक्षण देकर एक नए मॉडल में स्थानांतरित करना। पहले मॉडल के वजन के साथ दूसरे मॉडल को इनिशियलाइज़ करके एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के ज्ञान को एक नए मॉडल में स्थानांतरित करना। पहले मॉडल के समान आर्किटेक्चर के साथ दूसरे मॉडल का निर्माण करके एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के ज्ञान को एक नए मॉडल में स्थानांतरित करना।

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6. सही या गलत? एक भाषा मॉडल को आमतौर पर इसके पूर्व-प्रशिक्षण के लिए लेबल की आवश्यकता नहीं होती है।

सही गलत

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7. उस वाक्य का चयन करें जो “मॉडल,” “वास्तुकला,” और “वजन” शब्दों का सबसे अच्छा वर्णन करता है।

यदि कोई मॉडल एक इमारत है, तो उसकी वास्तुकला खाका है और वजन अंदर रहने वाले लोग हैं। वास्तुकला एक मॉडल के निर्माण के लिए एक नक्शा है और इसके भार मानचित्र पर दर्शाए गए शहर हैं। आर्किटेक्चर एक मॉडल बनाने के लिए गणितीय कार्यों का एक क्रम है और इसके भार वे फ़ंक्शन पैरामीटर हैं।

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8. आप जनरेट किए गए टेक्स्ट के साथ संकेतों को पूरा करने के लिए इनमें से किस प्रकार के मॉडल का उपयोग करेंगे?

एक एन्कोडर मॉडल एक डिकोडर मॉडल अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल

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9. पाठों को सारांशित करने के लिए आप इनमें से किस प्रकार के मॉडल का उपयोग करेंगे?

एक एन्कोडर मॉडल एक डिकोडर मॉडल अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल

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10. कुछ लेबल के अनुसार टेक्स्ट इनपुट को वर्गीकृत करने के लिए आप इनमें से किस प्रकार के मॉडल का उपयोग करेंगे?

एक एन्कोडर मॉडल एक डिकोडर मॉडल अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल

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11. एक मॉडल में देखे गए पूर्वाग्रह के संभावित स्रोत क्या हो सकते हैं?

मॉडल एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का एक परिष्कृत संस्करण है और इसने इससे अपना पूर्वाग्रह उठाया। जिस डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था वह पक्षपाती है। जिस मीट्रिक के लिए मॉडल को अनुकूलित किया गया था, वह पक्षपाती है।