#
Kuis Tidak Dinilai

Sampai titik ini, kamu telah mempelajari banyak hal di bab ini! Tidak masalah jika belum memahami semua detailnya — tapi mari luangkan waktu sejenak untuk merefleksikan apa yang telah kamu pelajari dengan kuis ini.

Kuis ini tidak dinilai, jadi kamu bisa mencobanya sebanyak yang kamu mau. Jika kesulitan menjawab beberapa pertanyaan, ikuti tips yang diberikan dan tinjau kembali materi sebelumnya. Kamu akan diuji kembali tentang materi ini dalam ujian sertifikasi.

###
1. Jelajahi Hugging Face Hub dan cari model roberta-large-mnli . Tugas apa yang dilakukan model ini?

Ringkasan teks Klasifikasi teks Generasi teks

###
2. Apa output dari kode berikut?

    from transformers import pipeline

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

Mengembalikan skor klasifikasi untuk kalimat ini, dengan label 'positive' atau 'negative'. Menghasilkan teks lanjutan untuk melengkapi kalimat ini. Mengembalikan kata-kata yang mewakili orang, organisasi, atau lokasi.

###
3. Apa yang seharusnya menggantikan ... dalam contoh kode berikut?

    from transformers import pipeline

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

This has been waiting for you. This [MASK] has been waiting for you. This man has been waiting for you.

###
4. Mengapa kode berikut gagal dijalankan?

    from transformers import pipeline

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

Pipeline ini memerlukan label untuk mengklasifikasikan teks. Pipeline ini memerlukan beberapa kalimat, bukan hanya satu. Library 🤗 Transformers rusak, seperti biasa. Pipeline ini memerlukan input yang lebih panjang.

###
5. Apa arti dari “transfer learning”?

Mentransfer pengetahuan model ke model baru dengan melatihnya di dataset yang sama. Mentransfer pengetahuan model ke model baru dengan menginisialisasi bobot dari model pertama. Mentransfer pengetahuan dengan menggunakan arsitektur yang sama seperti model sebelumnya.

###
6. Benar atau salah? Model bahasa biasanya tidak memerlukan label untuk pretraining-nya.

Benar Salah

###
7. Kalimat mana yang paling tepat menggambarkan istilah “model”, “arsitektur”, dan “bobot”?

Jika model adalah bangunan, arsitekturnya adalah cetak biru dan bobot adalah orang-orang yang tinggal di dalamnya. Arsitektur adalah peta untuk membangun model dan bobot adalah kota-kota di peta. Arsitektur adalah rangkaian fungsi matematika dan bobot adalah parameter dari fungsi-fungsi tersebut.

###
8. Jenis model apa yang kamu gunakan untuk melengkapi prompt dengan teks hasil generasi?

Model encoder Model decoder Model sequence-to-sequence

###
9. Jenis model apa yang kamu gunakan untuk merangkum teks?

Model encoder Model decoder Model sequence-to-sequence

###
10. Jenis model apa yang kamu gunakan untuk mengklasifikasikan input teks ke dalam label tertentu?

Model encoder Model decoder Model sequence-to-sequence

###
11. Apa saja sumber dari bias yang mungkin ada pada model?

Model ini adalah versi fine-tuned dari model pretrained dan membawa bias dari model tersebut. Data pelatihan model ini memiliki bias. Metrik pelatihan model ini memiliki bias.
< > Update on GitHub