#
Questionário de fim de capítulo

Este capítulo cobriu muito terreno! Não se preocupe se você não entendeu todos os detalhes; os próximos capítulos o ajudarão a entender como as coisas funcionam debaixo do capô.

Primeiro, porém, vamos testar o que você aprendeu neste capítulo!

###
1. Explore o Hub e olhe para o checkpoint roberta-large-mnli . Que tarefa ele executa?

Summarização Classificação de texto Geração de texto

###
2. O que o código a seguir retornará?

    from transformers import pipeline

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

Ele retornará pontuações de classificação para esta frase, com rótulos 'positivo' ou 'negativo'. Ele retornará um texto gerado completando esta frase. Ele retornará as palavras que representam pessoas, organizações ou locais.

###
3. O que deverá substituir … nesse trecho de código?

    from transformers import pipeline

    filler = pipeline("fill-mask", model="bert-base-cased")
    result = filler("...")

Esta está esperando por você. Esta [MASK] está esperando por você. Este homem está esperando por você.

###
4. Por que esse código irá dar erro?

    from transformers import pipeline

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

Esse pipeline exige que sejam fornecidos rótulos para classificar esse texto. Esse pipeline requer várias frases, não apenas uma. A biblioteca 🤗 Transformers está quebrada, como sempre. Esse pipeline requer entradas mais longas; esta é muito curta.

###
5. O que “transfer learning” significa?

Transferir o conhecimento de um modelo pré-treinado para um novo modelo treinando-o no mesmo conjunto de dados. Transferir o conhecimento de um modelo pré-treinado para um novo modelo inicializando o segundo modelo com os pesos do primeiro modelo. Transferir o conhecimento de um modelo pré-treinado para um novo modelo construindo o segundo modelo com a mesma arquitetura do primeiro modelo

###
6. Verdadeiro ou Falso? Um modelo de linguagem geralmente não precisa de rótulos para seu pré-treino.

Verdadeiro Falso

###
7. Selecione a sentença que melhor descreve os termos “modelo”, “arquitetura” e “pesos”.

Se um modelo é um edifício, sua arquitetura é a planta e os pesos são as pessoas que vivem dentro dele. Uma arquitetura é um mapa para construir um modelo e seus pesos são as cidades representadas no mapa. Uma arquitetura é uma sucessão de funções matemáticas para construir um modelo e seus pesos são os parâmetros dessas funções.

###
8. Quais desses tipos de modelos você usaria para completar comandos com textos gerados?

Um modelo de codificador Um modelo de decodificador Um modelo de sequência a sequência

###
9. Quais desses tipos de modelos você usaria para resumir textos?

Um modelo de codificador Um modelo de decodificador Um modelo de sequência a sequência

###
10. Quais desses tipos de modelos você usaria para classificar entradas de texto de acordo com determinados rótulos?

Um modelo de codificador Um modelo de decodificador Um modelo de sequência a sequência

###
11. Que possível fonte o viés observado em um modelo pode ter?

O modelo é uma versão afinada de um modelo pré-treinado e pega seu viés a partir dele. Os dados em que o modelo foi treinado são enviesados. A métrica para a qual o modelo estava otimizando é enviesada.
< > Update on GitHub