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Quiz de final de capítulo

¡Vimos muchas cosas en este capítulo! No te preocupes si no te quedaron claros todos los detalles; los siguientes capítulos te ayudarán a entender cómo funcionan las cosas internamente.

Antes de seguir, probemos lo que aprendiste en este capítulo:

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1. ¿Desde qué ubicaciones te permite cargar datasets la función load_dataset() en 🤗 Datasets?

Localmente, e.g. en tu computador El Hub de Hugging Face Un servidor remoto

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2. Supón que cargas una de las tareas de GLUE así:

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("glue", "mrpc", split="train")

¿Cuál de los siguientes comandos a a producir una muestra aleatoria de 50 elementos de `dataset`?

`dataset.sample(50)` `dataset.shuffle().select(range(50))` `dataset.select(range(50)).shuffle()`

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3. Supón que tienes un dataset sobre mascotas llamado pets_dataset , que tiene una columna name que contiene el nombre de cada mascota. ¿Cuál de los siguientes acercamientos te permitiría filtrar el dataset para todas las mascotas cuyos nombres comienzan con la letra “L”?

`pets_dataset.filter(lambda x : x['name'].startswith('L'))` `pets_dataset.filter(lambda x['name'].startswith('L'))` Crear una función como `def filter_names(x): return x['name'].startswith('L')` y ejecutar `pets_dataset.filter(filter_names)`.

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4. ¿Qué es la proyección en memoria ( memory mapping )?

Un mapeo entre la RAM de la CPU y la GPU Un mapeo entre la RAM y el sistema de almacenamiento de archivos Un mapeo entre dos archivos en el cache de 🤗 Datasets

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5. ¿Cuáles son los principales beneficios de la proyección en memoria?

Acceder a los archivos proyectados en memoria es más rápido que leerlos de o guardarlos en el disco. Las aplicaciones pueden acceder a segmentos de los datos en un archivo extremadamente grande sin necesidad de cargar el archivo completo en la RAM. Consume menos energía, así que tu batería dura más.

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6. ¿Por qué no funciona el siguiente código?

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("allocine", streaming=True, split="train")
    dataset[0]

Intenta hacer _streaming_ de un dataset que es muy grande para caber en la RAM. Intenta acceder un `IterableDataset`. El dataset `allocine` no tiene un conjunto `train`.

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7. ¿Cuáles son los principales beneficios de crear una tarjeta para un dataset?

Provee información sobre el uso esperado del dataset y las tareas soportadas, para que otros en la comunidad puedan tomar una decisión informada sobre usarlo. Ayuda a llamar la atención a los sesgos que están presentes en un corpus. Aumenta las probabilidades de que otros en la comunidad usen mi dataset.

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8. ¿Qué es la búsqueda semántica?

Una forma de buscar coincidencias exactas entre las palabras de una pregunta y los documentos de un corpus Una forma de emparejar documentos entendiendo el significado contextual de una pregunta Una forma de mejorar la precisión de la búsqueda

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9. Para la búsqueda semántica asimétrica, usualmente tienes:

Una pregunta corta y un párrafo largo que responde la pregunta Preguntas y párrafos de una longitud similar Una pregunta larga y un párrafo más corto que responde la pregunta

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10. ¿Puedo usar 🤗 Datasets para cargar datos y usarlos en otras áreas, como procesamiento de habla?

No Yes
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