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章末小测试

这一章涵盖了很多内容！ 如果有一些不太明白的地方，请不要担心； 下一章将帮助你了解这些模块在底层是如何工作的。

让我们来测试一下你在这一章学到了什么！

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1. 探索 Hub 并寻找 roberta-large-mnli checkpoint。 它可以完成什么类型的任务？

文本摘要提取 文本分类 文本生成

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2. 下面的代码将会返回什么结果？

    from transformers import pipeline

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

它将返回这个句子的分类的分数, 带有 "positive" 或者 "negative"的标签. 它将返回一个生成的文本来完成这句话。 它将返回代表人员、组织或位置的单词。

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3. 在此代码示例中…的地方应该填写什么？

    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.

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4. 为什么这段代码会无法运行？

    from transformers import pipeline

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

这个pipeline要求提供用来分类此文本的标签。 这个pipeline需要多个句子，而不仅仅是一个。 像往常一样，🤗 Transformers库出故障了。 该pipeline需要更长的输入； 这个句子太短了。

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5. “迁移学习”是什么意思？

通过在同一数据集上训练模型，将预训练模型的知识迁移到新模型。 通过使用第一个模型的权重初始化第二个模型，将预训练模型的知识迁移到新模型。 构建与第一个模型具有相同架构的第二个模型，将预训练模型的知识迁移到新模型。

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6. 语言模型在预训练时通常不需要标签，这样的说法是否正确。

正确 错误

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7. 选择最能描述“模型(model)”、“架构(architecture)”和“权重(weights)”的句子。

如果模型是一座建筑物，那么它的架构就是蓝图，而权重就是住在里面的人。 架构是构建模型的地图，其权重是地图上表示的城市。 架构是用于构建模型的一系列数学函数，其权重是这些函数参数。

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8. 你将使用以下哪种类型的模型来根据输入的提示生成文本？

一个“编码器”模型 一个“解码器”模型 一个“序列到序列”模型

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9. 你会使用哪些类型的模型来生成文本的摘要？

一个“编码器”模型 一个“解码器”模型 一个“序列到序列”模型

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10. 你会使用哪一种类型的模型来根据特定的标签对文本输入进行分类？

一个“编码器”模型 一个“解码器”模型 一个“序列到序列”模型

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11. 模型中观察到的偏见有哪些可能的来源？

这个模型是一个预训练模型的微调版本，它从中继承了预训练模型的偏见。 用于训练模型的数据是有偏见的。 模型优化的指标是有偏见的。
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