Pytorch
TensorFlow

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章末小测验

Test what you learned in this chapter!

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1.“情绪”数据集包含标记有情绪的 Twitter 消息。在 Hub ( https://huggingface.co/datasets 集线器)中搜索它，然后读取数据集卡。哪一个不是它的基本情感？

乔伊 爱 通过谷歌搜索。 惊喜吧

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2.在 Hub ( https://huggingface.co/datasets 集线器)中搜索‘ ar _ sarcasm’数据集，它支持哪个任务？

情绪分类 机器翻译 命名实体识别 回答问题

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3.BERT 模型期望如何处理一对句子？

表示句子的记号1[ SEP ]表示句子的记号2 表示句子的记号表示句子的记号 表示句子1[ SEP ]的符号表示句子2[ SEP ] 表示句子1[ SEP ]的符号表示句子2

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4.‘ Dataset.map ()’方法的好处是什么？

函数的结果是缓存的，因此如果我们重新执行代码，不会花费任何时间。 它可以应用多重处理，比在数据集的每个元素上应用函数更快。 它只包含用于训练的超参数。

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5.什么是动态填充？

就是将每个批处理的输入填充到整个数据集中的最大长度。 这是当你填补你的输入时，批处理创建，到最大长度的句子里面的批处理。 就是当您填充输入时，使每个句子具有与数据集中的前一个相同的标记数量。

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6.校对函数的用途是什么？

它确保数据集中的所有序列具有相同的长度。 它把所有的样品一批一批地放在一起。 它预处理整个数据集。 它截断数据集中的序列。

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7.当你用一个预先训练过的语言模型(例如‘ bert-base-uncased’)实例化一个‘ AutoModelForXxx’类，这个类对应于一个不同于它所被训练的任务时会发生什么？

什么都没有，但是你得到了一个警告。 丢弃预训练模型的头部，并插入一个新的头部适合的任务。 丢弃预先训练好的模型头部。 没有，因为模型仍然可以针对不同的任务进行微调。

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8.训练争论的目的是什么？

它包含了所有用于训练和评估的超参数。 它指定模型的大小。 它只包含用于评估的超参数。 您可以轻松地计算与数据集相关的指标。

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9.为什么要使用 Accelerate 库？

它提供了对更快的模型的访问。 它提供了一个高级 API，因此我不必实现自己的培训循环。 它使我们的训练循环工作在分布式策略上 它提供了更多的优化功能。