#
章末小测试

`<CourseFloatingBanner chapter={1} classNames="absolute z-10 right-0 top-0" />`

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！

###
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

###
2. 下面的代码将会输出什么结果？

    from transformers import pipeline

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

它将输出带有 "positive" 或者 "negative"标签分类的分数。 它将生成这句话的下一句话。 它找出代表人员、组织或位置的单词。

###
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 <mask> has been waiting for you. This [MASK] has been waiting for you. This man has been waiting for you.

###
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需要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。 🤗 Transformers库又出故障了。 该pipeline需要更长的输入； 这个句子太短了。

###
5. “迁移学习”是什么意思？

通过在同一数据集上再次训练模型，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。

###
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

###
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。 架构是建立模型的地图，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。

###
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？

“编码器”模型 “解码器”模型 “序列到序列”模型

###
9. 你会使用哪些类型的模型来生成文本的摘要？

“编码器”模型 “解码器”模型 “序列到序列”模型

###
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？

“编码器”模型 “解码器”模型 “序列到序列”模型

###
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。
< > Update on GitHub