import{s as Ue,o as Ae}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as Be,i as Ie,g as Me,s as p,r as f,A as We,h as be,f as o,c as m,j as Je,u as c,k as Ze,y as Ce,a as $,v as u,t as s,b as qe,d as a,w as g,p as je}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as he}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as He}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{Q as h}from"../chunks/Question.668688bc.js";import{F as Se}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as b,E as Ve}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function Fe(_){let i,d,l,k;return i=new b({props:{title:"5．什么是 TFAutoModel？",local:"5什么是-tfautomodel",headingTag:"h3"}}),l=new h({props:{choices:[{text:"根据你的数据自动进行训练的模型",explain:"错误。你可能把 TFAutoModel 与 Hugging Face 的<a href='https://huggingface.co/autotrain'>AutoTrain</a> 产品相混淆了？"},{text:"一个根据 checkpoint(检查点)返回模型体系结构的对象",explain:"确切地说：<code>TFAutoModel</code>只需要知道初始化的 checkpoint(检查点)名称就可以返回正确的体系结构。",correct:!0},{text:"一种可以自动检测输入语言来加载正确权重的模型",explain:"不正确；虽然有些 checkpoint(检查点)和模型能够处理多种语言，但是没有内置的工具可以根据语言自动选择 checkpoint(检查点)。你应该前往 <a href='https://huggingface.co/models'>Model Hub</a> 寻找完成所需任务的最佳 checkpoint(检查点)！"}]}}),{c(){f(i.$$.fragment),d=p(),f(l.$$.fragment)},l(t){c(i.$$.fragment,t),d=m(t),c(l.$$.fragment,t)},m(t,x){u(i,t,x),$(t,d,x),u(l,t,x),k=!0},i(t){k||(a(i.$$.fragment,t),a(l.$$.fragment,t),k=!0)},o(t){s(i.$$.fragment,t),s(l.$$.fragment,t),k=!1},d(t){t&&o(d),g(i,t),g(l,t)}}}function Ee(_){let i,d,l,k;return i=new b({props:{title:"5．什么是 AutoModel？",local:"5什么是-automodel",headingTag:"h3"}}),l=new h({props:{choices:[{text:"根据你的数据自动进行训练的模型",explain:"错误。你可能把 AutoModel 与 Hugging Face 的<a href='https://huggingface.co/autotrain'>AutoTrain</a> 产品相混淆了？"},{text:"一个根据 checkpoint(检查点)返回模型体系结构的对象",explain:"确切地说：<code>AutoModel</code>只需要知道初始化的 checkpoint(检查点)名称就可以返回正确的体系结构。",correct:!0},{text:"一种可以自动检测输入语言来加载正确权重的模型",explain:"不正确；虽然有些 checkpoint(检查点)和模型能够处理多种语言，但是没有内置的工具可以根据语言自动选择 checkpoint(检查点)。你应该前往 <a href='https://huggingface.co/models'>Model Hub</a> 寻找完成所需任务的最佳 checkpoint(检查点)！"}]}}),{c(){f(i.$$.fragment),d=p(),f(l.$$.fragment)},l(t){c(i.$$.fragment,t),d=m(t),c(l.$$.fragment,t)},m(t,x){u(i,t,x),$(t,d,x),u(l,t,x),k=!0},i(t){k||(a(i.$$.fragment,t),a(l.$$.fragment,t),k=!0)},o(t){s(i.$$.fragment,t),s(l.$$.fragment,t),k=!1},d(t){t&&o(d),g(i,t),g(l,t)}}}function Qe(_){let i,d,l,k,t,x;return i=new b({props:{title:"10．下面的代码有什么错误吗？",local:"10下面的代码有什么错误吗",headingTag:"h3"}}),l=new he({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBURkF1dG9Nb2RlbCUwQSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmJlcnQtYmFzZS1jYXNlZCUyMiklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMFRGQXV0b01vZGVsLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJncHQyJTIyKSUwQSUwQWVuY29kZWQlMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTIySGV5ISUyMiUyQyUyMHJldHVybl90ZW5zb3JzJTNEJTIycHQlMjIpJTBBcmVzdWx0JTIwJTNEJTIwbW9kZWwoKiplbmNvZGVkKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, TFAutoModel

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Transformer 模型的输出有的张量多少个维度，每个维度分别是什么？",local:"2-transformer-模型的输出有的张量多少个维度每个维度分别是什么",headingTag:"h3"}}),U=new h({props:{choices:[{text:"2 个维度，分别是：序列长度(Sequence Length)和批次大小(Batch Size)",explain:"错！该模型的张量输出还具有第三个维度：隐藏层大小(Hidden Size)。"},{text:"2 个维度，分别是：序列长度(Sequence Length)和隐藏层大小(Hidden Size)",explain:"错！所有 Transformer 模型都批量进行计算，即使是单个序列；那么也会有批次大小(Batch Size)的维度并且值为 1！"},{text:"3 个维度，分别是：序列长度(Sequence Length)、批次大小(Batch Size)和隐藏层大小(Hidden Size)",explain:"正确！",correct:!0}]}}),A=new b({props:{title:"3．下列哪一个是子词分词的例子（从分词的颗粒度来划分）？",local:"3下列哪一个是子词分词的例子从分词的颗粒度来划分",headingTag:"h3"}}),B=new h({props:{choices:[{text:"WordPiece",explain:"是的，这是一个子词分词的例子！",correct:!0},{text:"基于单个字符的分词",explain:"基于单个字符的分词和子词分词的颗粒度是不同的。"},{text:"基于空格和标点符号的分割",explain:"这是一种基于单词的分词而不是子词分词！"},{text:"BPE(Byte Pair Encoding)",explain:"是的，这是一个子词分词的的例子！",correct:!0},{text:"Unigram",explain:"是的，这是一个子词分词的例子！",correct:!0},{text:"以上都不是",explain:"不对！"}]}}),I=new b({props:{title:"4．什么是模型头（Haed 层）？",local:"4什么是模型头haed-层",headingTag:"h3"}}),W=new h({props:{choices:[{text:"原始 Transformer 网络的一种组件，直接将张量(Tensors)输入到到正确的层",explain:"不对！没有这样的组件。"},{text:"也称为自注意力(self-attention)机制，它会根据序列的其他 tokens 调整一个 token 的表示",explain:"不对！自注意力层确实包含“注意力头”，但是和模型头并不是同一个概念。"},{text:"一个附加组件，通常由一个或几个层组成，用于将 Transformer 的预测转换为特定于任务的输出",explain:"没错。它的全名是 Adaptation Heads，也被简单地称为模型的头部，在不同的任务上有不同的形式：语言模型头，问题回答头，序列分类头．",correct:!0}]}});const _e=[Ee,Fe],G=[];function ye(e,r){return e[0]==="pt"?0:1}y=ye(_),w=G[y]=_e[y](_),C=new b({props:{title:"6．当将不同长度的句子序列在一起批处理时，需要进行哪些处理？",local:"6当将不同长度的句子序列在一起批处理时需要进行哪些处理",headingTag:"h3"}}),H=new h({props:{choices:[{text:"截短",explain:"是的，截断是一个正确的方式，截断可以将他们转化为一个固定长度的矩形序列。这是唯一的正确答案吗？",correct:!0},{text:"直接将 Tensors 返回",explain:"在批处理序列时不可以直接返回长度不一致的 Tensors。(必须是固定长度)"},{text:"填充",explain:"是的，填充是一个正确的方式，可以将他们转化为一个固定长度的矩形序列。这是唯一的正确答案吗？",correct:!0},{text:"注意力掩码(Attention masking)",explain:"当然！当处理不同长度的序列时，注意力掩码是最重要的。然而，仅仅使用注意力遮蔽是不够的。",correct:!0}]}}),S=new b({props:{title:"7．使用 SoftMax 激活函数对序列分类(Sequence Classification)模型的 logits 输出进行处理有什么意义？",local:"7使用-softmax-激活函数对序列分类sequence-classification模型的-logits-输出进行处理有什么意义",headingTag:"h3"}}),V=new h({props:{choices:[{text:"它软化了 logits 输出，使结果更可靠。",explain:"不，SoftMax 激活函数不会影响结果的可靠性。"},{text:"它限定了上下界，使模型的输出结果可以被解释。",explain:"正确！结果值被压缩到了 0 和 1 之间。不过，这并不是我们使用 SoftMax 激活函数的唯一原因。",correct:!0},{text:"输出的和是 1，从而产生一个可能的概率解释。",explain:"没错，但这并不是我们使用 SoftMax 激活函数的唯一原因。",correct:!0}]}}),F=new b({props:{title:"8.Tokenizer API 的核心方法是哪一个？",local:"8tokenizer-api-的核心方法是哪一个",headingTag:"h3"}}),E=new h({props:{choices:[{text:"<code>encode</code> 因为它可以将文本编码为 ID，将预测的 ID 解码为文本",explain:"错！虽然 <code>encode</code> 方法确实是 Tokenizer 中的方法之一，但是它并不是核心的方法，此外将预测 ID 解码为文本的是 decode。"},{text:"直接调用 Tokenizer 对象。",explain:"完全正确！ tokenizer (Tokenizer) 的 <code>__call__</code>方法是一个非常强大的方法，可以处理几乎任何事情。它同时也可以从模型中获取预测。",correct:!0},{text:"<code>pad</code>(填充)",explain:"错！<code>pad</code>(填充)非常有用，但它只是 Tokenizer API 的一部分。"},{text:"<code>tokenize</code>",explain:"可以说，<code>tokenize</code>方法是最有用的方法之一，但它不是 Tokenizer API 的核心方法。"}]}}),Q=new b({props:{title:"9．这个代码示例中的 result 变量包含什么？",local:"9这个代码示例中的-result-变量包含什么",headingTag:"h3"}}),X=new he({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMEElMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJiZXJ0LWJhc2UtY2FzZWQlMjIpJTBBcmVzdWx0JTIwJTNEJTIwdG9rZW5pemVyLnRva2VuaXplKCUyMkhlbGxvISUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer

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Transformer 模型的输出有的张量多少个维度，每个维度分别是什么？","local":"2-transformer-模型的输出有的张量多少个维度每个维度分别是什么","sections":[],"depth":3},{"title":"3．下列哪一个是子词分词的例子（从分词的颗粒度来划分）？","local":"3下列哪一个是子词分词的例子从分词的颗粒度来划分","sections":[],"depth":3},{"title":"4．什么是模型头（Haed 层）？","local":"4什么是模型头haed-层","sections":[],"depth":3},{"title":"5．什么是 AutoModel？","local":"5什么是-automodel","sections":[],"depth":3},{"title":"5．什么是 TFAutoModel？","local":"5什么是-tfautomodel","sections":[],"depth":3},{"title":"6．当将不同长度的句子序列在一起批处理时，需要进行哪些处理？","local":"6当将不同长度的句子序列在一起批处理时需要进行哪些处理","sections":[],"depth":3},{"title":"7．使用 SoftMax 激活函数对序列分类(Sequence Classification)模型的 logits 输出进行处理有什么意义？","local":"7使用-softmax-激活函数对序列分类sequence-classification模型的-logits-输出进行处理有什么意义","sections":[],"depth":3},{"title":"8.Tokenizer API 的核心方法是哪一个？","local":"8tokenizer-api-的核心方法是哪一个","sections":[],"depth":3},{"title":"9．这个代码示例中的 result 变量包含什么？","local":"9这个代码示例中的-result-变量包含什么","sections":[],"depth":3},{"title":"10．下面的代码有什么错误吗？","local":"10下面的代码有什么错误吗","sections":[],"depth":3},{"title":"10．下面的代码有什么错误吗？","local":"10下面的代码有什么错误吗","sections":[],"depth":3}],"depth":1}';function Ge(_,i,d){let l="pt";return Ae(()=>{const k=new URLSearchParams(window.location.search);d(0,l=k.get("fw")||"pt")}),[l]}class et extends Be{constructor(i){super(),Ie(this,i,Ge,ve,Ue,{})}}export{et as component};
