#
คำถามท้ายบท

บทนี้พูดถึงพื้นฐานค่อนข้างเยอะมาก ไม่ต้องกังวลไปหากคุณไม่เข้าใจรายละเอียดทั้งหมด บทหน้าจะช่วยอธิบายว่าแต่ละอย่างทำงานกันเบื้องหลังอย่างไร

ตอนนี้มาทดสอบกันดีกว่าว่าคุณได้เรียนรู้อะไรมาบ้างในบทนี้!

###
1. เปิดหา checkpoint roberta-large-mnli ใน Hub โมเดลนี้ใช้ในงานอะไร

การสรุปความ การแยกแยะข้อความ การสร้างข้อความ

###
2. โค้ดต่อไปนี้ให้ผลลัพธ์ว่าอย่างไร?

    from transformers import pipeline

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

ได้ผลออกมาเป็นคะแนนระบุว่าประโยคดังกล่าวเป็นข้อความ "ด้านบวก" หรือ "ด้านลบ" ได้ผลออกมาเป็นข้อความที่ทำให้ประโยคสมบูรณ์ ได้ผลออกมาระบุว่าคำใดเป็นบุคคล, องค์กร, หรือสถานที่

###
3. เราควรแทนค่า … ในโค้ดด้านล่างว่าอะไร?

    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. ทำไมโค้ดด้านล่างรันไม่ออก?

    from transformers import pipeline

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

pipline นี้ต้องการระบุ label เพื่อใช้ในการแยกแยะประโยค pipeline นี้ต้องการประโยค input มากกว่าหนึ่งประโยค library 🤗 Transformers พังแบบงง ๆ เหมือนทุกทีน่ะแหละ pipeline นี้ต้องการประโยค input ที่ยาวกว่านี้ ประโยคนี้สั้นเกินไป

###
5. “transfer learning” (การเรียนรู้แบบส่งต่อ) หมายความว่าอย่างไร?

ส่งต่อความรู้จาก pretrain model ไปยังโมเดลใหม่โดยเทรนกับข้อมูลเดิม ส่งต่อความรู้จาก pretrain model ไปยังโมเดลใหม่โดยโมเดลใหม่นี้จะเริ่มต้นการเทรนจาก weight ของโมเดลแรก ส่งต่อความรู้จาก pretrain model ไปยังโมเดลใหม่โดยสร้างโมเดลใหม่ด้วยสถาปัตยกรรมเดียวกับโมเดลแรก

###
6. ประโยคต่อไปนี้ถูกหรือผิด? โมเดลบริบทภาษาเป็นการเทรนล่วงหน้าที่ไม่ต้องการ label ในการเทรน

ถูก ผิด

###
7. โปรดเลือกประโยคที่อธิบายคำว่า “model”, “architecture” และ “weight” ได้อย่างถูกต้อง”

หากเปรียบ model เป็นตึก architecture ก็เป็นแผนผัง และ weight ก็เป็นผู้คนด้านใน หากเปรียบ architecture เป็นแผนที่ในการสร้าง model ค่า weight แต่ละค่าก็เป็นเหมือนเมืองต่าง ๆ ในแผนที่ architecture คือฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้าง model โดย weight ก็คือค่าคงที่ที่ใช้ในฟังก์ชันเหล่านั้น

###
8. โมเดลใดต่อไปนี้เหมาะสมในการใช้สำหรับงานสร้างคำที่หายไปในประโยค?

โมเดล encoder โมเดล decoder โมเดล sequence-to-sequence

###
9. โมเดลประเภทใดต่อไปนี้เหมาะสำหรับงานในการสรุปความ?

โมเดล encoder โมเดล decoder โมเดล sequence-to-sequence

###
10. โมเดลประเภทใดต่อไปนี้เหมาะสำหรับงานในการแยกแยะประเภทประโยคตาม label ที่กำหนดให้?

โมเดล encoder โมเดล decoder โมเดล sequence-to-sequence

###
11. อคติของโมเดลสามารถเกิดได้จากข้อใดต่อไปนี้ได้บ้าง?

fine-tune โมเดลมาจากโมเดล pretrain ทำให้โมเดลที่ fine-tune นั้นรับอคติมาจากโมเดล pretrain ข้อมูลที่ใช้เทรนโมเดลเป็นข้อมูลที่มีอคติปนอยู่ metric ที่ใช้วัดระหว่างการ optimize มีอคติปนอยู่
< > Update on GitHub