Pytorch
TensorFlow

#
แบบทดสอบท้ายบท

###
1. ลำดับขั้นตอนใน pipeline ของการทำโมเดลด้านภาษา(language modeling)เป็นอย่างไร ?

ขั้นตอนแรก โมเดลจะทำการประมวลผลข้อความและให้ผลการทำนายออกมา หลังจากนั้น tokenizer จะทำการวิเคราะห์ผลการทำนายเหล่านี้และแปลงมันกลับมาเป็นข้อความเมื่อจำเป็น ขั้นตอนแรก tokenizer จะประมวลผลข้อความและให้ IDs ออกมา หลังจากนั้นโมเดลจะประมวลผล IDs เหล่านี้และให้ผลการทำนายออกมา ซึ่งอาจจะเป็นข้อความบางอย่าง tokenizer ประมวลผลข้อความและให้ IDs ออกมา หลังจากนั้นโมเดลจะประมวลผล IDs เหล่านี้และให้ผลการทำนายออกมา จากนั้น tokenizer จะถูกใช้อีกครั้งในการแปลงผลการทำนายเหล่านี้กลับไปเป็นข้อความ

###
2. tensor ที่เป็นเอาท์พุตออกมาจากโมเดล Transformer แบบพื้นฐานมีขนาดกี่มิติ และมิติเหล่านั้นเป็นอะไรบ้าง?

2: ความยาวของประโยค(sequence length) และขนาดของชุดข้อมูล(batch size) 2: ความยาวของประโยค(sequence length) และขนาดของเลเยอร์ภายใน(hidden size) 3: ความยาวของประโยค(sequence length) ขนาดของชุดข้อมูล(batch size) และขนาดของเลเยอร์ภายใน(hidden size)

###
3. ข้อใดต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของ tokenization แบบคำย่อย(subword)?

WordPiece tokenization ที่เน้นที่ตัวอักษร(Character-based) Splitting on whitespace and punctuation BPE Unigram ไม่มีคำตอบที่ถูกต้อง

###
4. model head คืออะไร?

ส่วนประกอบหนึ่งของโมเดล Transformer พื้นฐาน ที่ส่งต่อ tensor ไปยังเลเยอร์ที่ถูกต้องของมัน มันถูกเรียกอีกอย่างหนึ่งว่าเป็นกระบวนการ self-attention, มันดัดแปลงตัวแทน(representation) ของ token หนึ่งๆ เทียบกับ tokens อื่นๆ ในประโยค เป็นส่วนประกอบเสริม ที่ประกอบด้วยเลเยอร์อย่างน้อยหนึ่งเลเยอร์ ใช้สำหรับแปลงผลการทำนายของ transformer ไปเป็นผลลัพท์เฉพาะสำหรับงานหนึ่งๆ

###
5. AutoModel คืออะไร?

โมเดลที่เทรนด้วยข้อมูลของคุณแบบอัตโนมัติ เป็น object ที่ให้สถาปัตยกรรมที่ถูกต้องสำหรับ checkpoint นั้นๆออกมา โมเดลที่ตรวจหาภาษาที่ใช้สำหรับเป็นอินพุตของมันโดยอัตโนมัติเพื่อที่จะโหลด weights ที่ถูกต้อง

###
6. มีเทคนิคอะไรบ้างที่เราต้องคำนึงถึงเมื่อจะต้องทำการจัดประโยคที่มีความยาวแตกต่างกันเข้าเป็นชุดเดียวกัน(batching)?

การตัด(Truncating) ให้ผลลัพท์ที่เป็น tensors ออกมา การเติม(Padding) Attention masking

###
7. อะไรคือจุดประสงค์ของการใช้ฟังก์ชัน SoftMax กับผลลัพท์ที่เป็น logits ที่ได้จากโมเดลสำหรับจำแนกประโยค (sequence classification model)?

มันจะช่วยลดค่าของ logits ลงทำให้มันมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น มันกำหนดขอบเขตค่าบนและล่าง เพื่อทำให้ค่าที่ได้สามารถเป็นที่เข้าใจได้ ผลรวมของผลลัพท์เท่ากับ 1 ส่งผลให้สามารถแปลความหมายทางสถิติได้

###
8. วิธีใดที่เป็นหัวใจหลักของ tokenizer API ส่วนใหญ่?

`encode`, เพราะมันสามารถเข้ารหัสข้อความไปเป็น IDs และ IDs ไปเป็นคำทำนายได้ การเรียก tokenizer object โดยตรง `pad` `tokenize`

###
9. ตัวแปร result ในตัวอย่างโค้ดนี้มีค่าอะไรอยู่บ้าง?

    from transformers import AutoTokenizer

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
    result = tokenizer.tokenize("Hello!")

ลิสท์ของกลุ่มตัวอักษร(A list of strings), โดยที่แต่ละ string นั้นเป็น token ลิสท์ของ IDs string ที่ประกอบด้วย tokens ทั้งหมด

###
10. มีอะไรบางอย่างที่ผิดปกติกับโค้ดต่อไปนี้หรือไม่?

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
    model = AutoModel.from_pretrained("gpt2")

    encoded = tokenizer("Hey!", return_tensors="pt")
    result = model(**encoded)

ไม่ ดูเหมือนว่ามันจะปกติ tokenizer และโมเดลควรจะมาจาก checkpoint เดียวกันเสมอ มันเป็นสิ่งที่ดีในการเติม(pad) และ ตัด(truncate) โดยใช้ tokenizer ซึ่งทุกอินพุดก็เป็นชุดของข้อมูลอยู่แล้ว
< > Update on GitHub