#
Đố vui cuối chương

Chương này bao gồm rất nhiều mặt! Đừng lo lắng nếu bạn không nắm được tất cả các chi tiết; các chương tiếp theo sẽ giúp bạn hiểu mọi thứ hoạt động như thế nào.

Tuy nhiên, trước tiên, hãy kiểm tra những gì bạn đã học được trong chương này!

###
1. Khám phá Hub và tìm roberta-large-mnli . Nó phục vụ cho tác vụ gì?

Tóm tắt Phân loại văn bản Tạo văn bản

###
2. Đoạn mã sau sẽ trả về cái gì?

    from transformers import pipeline

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

Nó sẽ trả về điểm phân loại cho câu này, với các nhãn "positive" hoặc "negative". Nó sẽ trả về một văn bản được tạo để hoàn thành câu này. Nó sẽ trả về các từ đại diện cho người, tổ chức hoặc địa điểm.

###
3. Từ nào có thể thay thế … trong đoạn mã dưới đây?

    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. Tại sao đoạn mã này sẽ lỗi?

    from transformers import pipeline

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

Pipeline này này yêu cầu cấp nhãn để phân loại văn bản này. Pipeline này yêu cầu nhiều câu thay vì một câu. Thư viện 🤗 Transformers bị hỏng, như thường lệ. Pipeline yêu cầu đầu vào dài hơn; pipeline này quá ngắn.

###
5. “Học chuyển giao” nghĩa là gì?

Chuyển giao tri thức của một mô hình được huấn luyện trước sang một mô hình mới bằng cách huấn luyện nó trên cùng một bộ dữ liệu. Chuyển giao tri thức của một mô hình được huấn luyện trước sang một mô hình mới bằng cách khởi tạo mô hình thứ hai với trọng số của mô hình đầu tiên. Chuyển giao tri thức của một mô hình được huấn luyện trước sang một mô hình mới bằng cách xây dựng mô hình thứ hai có cùng kiến trúc với mô hình đầu tiên.

###
6. Đúng hay sai? Một mô hình ngôn ngữ thường không cần nhãn cho quá trình huấn luyện trước của nó.

Đúng Sai

###
7. Chọn câu mô tả đúng nhất các thuật ngữ “mô hình”, “kiến trúc” và “trọng số”.

Nếu một mô hình là một tòa nhà, thì kiến trúc của nó là bản thiết kế và trọng số là những người sống bên trong. Một kiến trúc là một bản đồ để xây dựng một mô hình và trọng số của nó là các thành phố được thể hiện trên bản đồ. Một kiến trúc là sự liên tiếp của các hàm toán học để xây dựng một mô hình và trọng số của nó là các tham số hàm đó.

###
8. Bạn sẽ sử dụng loại mô hình nào trong số những loại mô hình này để hoàn thành lời nhắc với văn bản được tạo ra?

Một mô hình mã hoá Một mô hình giải hoá Một mô hình chuỗi-sang-chuỗi

###
9. Bạn sẽ sử dụng kiểu mô hình nào để tóm tắt văn bản?

Một mô hình mã hoá Một mô hình giải hoá Một mô hình chuỗi-sang-chuỗi

###
10. Bạn sẽ sử dụng kiểu mô hình nào trong số những kiểu mô hình này để phân loại đầu vào văn bản theo các nhãn nhất định?

Một mô hình mã hoá Một mô hình giải hoá Một mô hình chuỗi-sang-chuỗi

###
11. Sự sai lệch quan sát thấy trong một mô hình có thể bắt nguồn nào?

Mô hình là phiên bản tinh chỉnh của một mô hình được huấn luyện trước và nó đã chọn ra sai lệch từ đó. Dữ liệu mà mô hình sử dụng huấn luyện bị sai lệch. Các thông số mô hình tối ưu bị sai lệch.
< > Update on GitHub