#
章末小測試

這一章涵蓋了很多內容！ 如果有一些不太明白的地方，請不要擔心； 下一章將幫助你瞭解這些模塊在底層是如何運作的。

讓我們來測試一下你在這一章學到了什麼！

###
1. 探索 Hub 並尋找 roberta-large-mnli checkpoint。 它可以完成什麼類型的任務？

文本摘要提取 文本分類 文本生成

###
2. 下面的代碼將會返回什麼結果？

    from transformers import pipeline

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

它將返回這個句子的分類的分數, 帶有 "positive" 或者 "negative"的標籤. 它將返回一個生成的文本來完成這句話。 它將返回代表人員、組織或位置的單詞。

###
3. 在此代碼示例中…的地方應該填寫什麼？

    from transformers import pipeline

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

This has been waiting for you. This [MASK] has been waiting for you. This man has been waiting for you.

###
4. 爲什麼這段代碼會無法運行？

    from transformers import pipeline

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

這個 pipeline 要求提供用來分類此文本的標籤。 這個pipeline需要多個句子，而不僅僅是一個。 像往常一樣，🤗 Transformers 庫出故障了。 該 pipeline 需要更長的輸入； 這個句子太短了。

###
5. “遷移學習”是什麼意思？

通過在同一數據集上訓練模型，將預訓練模型的知識遷移到新模型。 通過使用第一個模型的權重初始化第二個模型，將預訓練模型的知識遷移到新模型。 構建與第一個模型具有相同架構的第二個模型，將預訓練模型的知識遷移到新模型。

###
6. 語言模型在預訓練時通常不需要標籤，這樣的說法是否正確。

正確 錯誤

###
7. 選擇最能描述「模型(model)」、「架構(architecture)」和「權重(weights)」的句子。

如果模型是一座建築物，那麼它的架構就是藍圖，而權重就是住在裏面的人。 架構是構建模型的地圖，其權重是地圖上表示的城市。 架構是用於構建模型的一系列數學函數，其權重是這些函數參數。

###
8. 你將使用以下哪種類型的模型來根據輸入的提示生成文本？

一個“編碼器”模型 一個“解碼器”模型 一個“序列到序列”模型

###
9. 你會使用哪些類型的模型來生成文本的摘要？

一個「編碼器」模型 一個「解碼器」模型 一個「序列到序列」模型

###
10. 你會使用哪一種類型的模型來根據特定的標籤對文本輸入進行分類？

一個“編碼器”模型 一個“解碼器”模型 一個“序列到序列”模型

###
11. 模型中觀察到的偏見有哪些可能的來源？

這個模型是一個預訓練模型的微調版本，它從中繼承了預訓練模型的偏見。 用於訓練模型的數據是有偏見的。 模型優化的指標是有偏見的。
< > Update on GitHub