#
Quiz de sfârșit de capitol

Acest capitol a acoperit o mulțime de subiecte! Nu vă faceți griji dacă nu ați înțeles toate detaliile; capitolele următoare vă vor ajuta să înțelegeți cum funcționează lucrurile în mecanismele lor interne.

Mai întâi, însă, să testăm ceea ce ați învățat în acest capitol!

###
1. Explorați Hub-ul și căutați checkpoint-ul roberta-large-mnli . Ce sarcină îndeplinește acesta?

Sumarizare Clasificare de text Generare de text

###
2. Ce va returna următorul cod?

    from transformers import pipeline

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

Va returna scoruri de clasificare pentru această propoziție, cu etichetele "pozitiv" sau "negativ". Va returna un text generat care completează această propoziție. Va returna cuvintele care reprezintă persoane, organizații sau locații.

###
3. Ce ar trebui să înlocuiască … în acest exemplu de cod?

    from transformers import pipeline

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

This <mask> has been waiting for you. This [MASK] has been waiting for you. This man has been waiting for you.

###
4. De ce nu va funcționa acest cod?

    from transformers import pipeline

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

Acest pipeline necesită să fie furnizate etichete pentru a clasifica acest text. Acest pipeline necesită mai multe propoziții, nu doar una. Biblioteca 🤗 Transformers este defectă, ca de obicei. Acest pipeline necesită intrări mai lungi; aceasta este prea scurtă.

###
5. Ce înseamnă „transfer learning”?

Transferul cunoștințelor unui model preantrenat către un model nou prin antrenarea acestuia pe același set de date. Transferul cunoștințelor unui model preantrenat către un model nou prin inițializarea celui de-al doilea model cu ponderile primului model. Transferul cunoștințelor unui model preantrenat către un model nou prin construirea celui de-al doilea model cu aceeași arhitectură ca primul model.

###
6. Adevărat sau fals? De obicei, un model lingvistic nu are nevoie de etichete pentru preinstruire.

Adevărat Fals

###
7. Selectați propoziția care descrie cel mai bine termenii „model”, „arhitectură” și „greutăți”.

Dacă un model este o clădire, arhitectura sa este planul și greutățile sunt oamenii care locuiesc în interior. O arhitectură este o hartă pentru a construi un model, iar greutățile sale sunt orașele reprezentate pe hartă. O arhitectură este o succesiune de funcții matematice pentru a construi un model, iar greutățile sale sunt parametrii acelor funcții.

###
8. Care dintre aceste tipuri de modele le-ați folosi pentru a completa prompt-urile cu text generat?

Un model encoder Un model decoder Un model sequence-to-sequence

###
9. Care dintre aceste tipuri de modele le-ați folosi pentru a rezuma texte?

Un model encoder Un model decoder Un model sequence-to-sequence

###
10. Care dintre aceste tipuri de modele le-ați utiliza pentru a clasifica intrările de text în funcție de anumite etichete?

Un model encoder Un model decoder Un model sequence-to-sequence

###
11. Ce sursă posibilă poate avea prejudecata observată într-un model?

Modelul este o versiune fine-tuned a unui model preantrenat și a preluat prejudecata de la acesta. Datele pe care a fost antrenat modelul sunt părtinitoare. Metrica pe care modelul o optimiza este părtinitoare.
Update on GitHub