course/pr_1069/fr/_app/immutable/nodes/20.8a12967e.js

import{s as Je,o as Ze}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as Ce,i as Le,g as he,s as p,r as d,A as Qe,h as xe,f as l,c,j as ze,u as m,k as Ue,y as Ae,a as u,v as f,t as a,b as je,d as o,w as $,p as Te}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as ke}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as We}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{Q as k}from"../chunks/Question.668688bc.js";import{F as Ie}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as x,E as Ve}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function Be(v){let i,g,r,q;return i=new x({props:{title:"5. What is an AutoModel?",local:"5-what-is-an-automodel",headingTag:"h3"}}),r=new k({props:{choices:[{text:"Un modèle qui s'entraîne automatiquement sur vos données",explain:"Vous confondez cela avec notre produit <a href='https://huggingface.co/autotrain>AutoTrain</a>"},{text:"Un objet qui renvoie la bonne architecture basée sur le <i>checkpoint</i> .",explain:"Exactement : <code>TFAutoModel</code> a seulement besoin de connaître le <i>checkpoint</i> à partir duquel il doit s'initialiser pour retourner à la bonne architecture.",correct:!0},{text:"Un modèle qui détecte automatiquement la langue utilisée pour ses entrées afin de charger les bonnes pondérations.",explain:"Bien que certains <i>checkpoints</i> et modèles soient capables de gérer plusieurs langues, il n'existe pas d'outils intégrés pour la sélection automatique des <i>checkpoints</i> en fonction de la langue. Vous devez vous rendre sur le <a href='https://huggingface.co/models'>Hub des modèles</a> pour trouver le meilleur <i>checkpoint</i> pour votre tâche !"}]}}),{c(){d(i.$$.fragment),g=p(),d(r.$$.fragment)},l(t){m(i.$$.fragment,t),g=c(t),m(r.$$.fragment,t)},m(t,b){f(i,t,b),u(t,g,b),f(r,t,b),q=!0},i(t){q||(o(i.$$.fragment,t),o(r.$$.fragment,t),q=!0)},o(t){a(i.$$.fragment,t),a(r.$$.fragment,t),q=!1},d(t){t&&l(g),$(i,t),$(r,t)}}}function Ee(v){let i,g,r,q;return i=new x({props:{title:"5. Qu’est-ce qu’un AutoModel?",local:"5-quest-ce-quun-automodel",headingTag:"h3"}}),r=new k({props:{choices:[{text:"Un modèle qui s'entraîne automatiquement sur vos données",explain:"Vous confondez cela avec notre produit <a href='https://huggingface.co/autotrain>AutoTrain</a>"},{text:"Un objet qui renvoie la bonne architecture basée sur le <i>checkpoint</i> .",explain:"Exactement : <code>AutoModel</code> a seulement besoin de connaître le <i>checkpoint</i> à partir duquel il doit s'initialiser pour retourner à la bonne architecture.",correct:!0},{text:"Un modèle qui détecte automatiquement la langue utilisée pour ses entrées afin de charger les bonnes pondérations.",explain:"Bien que certains <i>checkpoints</i> et modèles soient capables de gérer plusieurs langues, il n'existe pas d'outils intégrés pour la sélection automatique des <i>checkpoints</i> en fonction de la langue. Vous devez vous rendre sur le <a href='https://huggingface.co/models'>Hub des modèles</a> pour trouver le meilleur <i>checkpoint</i> pour votre tâche !"}]}}),{c(){d(i.$$.fragment),g=p(),d(r.$$.fragment)},l(t){m(i.$$.fragment,t),g=c(t),m(r.$$.fragment,t)},m(t,b){f(i,t,b),u(t,g,b),f(r,t,b),q=!0},i(t){q||(o(i.$$.fragment,t),o(r.$$.fragment,t),q=!0)},o(t){a(i.$$.fragment,t),a(r.$$.fragment,t),q=!1},d(t){t&&l(g),$(i,t),$(r,t)}}}function Xe(v){let i,g,r,q,t,b;return i=new x({props:{title:"10. Y a-t-il un problème avec le code suivant ?",local:"10-y-a-t-il-un-problème-avec-le-code-suivant-",headingTag:"h3"}}),r=new ke({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBURkF1dG9Nb2RlbCUwQSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmJlcnQtYmFzZS1jYXNlZCUyMiklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMFRGQXV0b01vZGVsLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJncHQyJTIyKSUwQSUwQWVuY29kZWQlMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTIySGV5ISUyMiUyQyUyMHJldHVybl90ZW5zb3JzJTNEJTIycHQlMjIpJTBBcmVzdWx0JTIwJTNEJTIwbW9kZWwoKiplbmNvZGVkKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, TFAutoModel

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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;bert-base-cased&quot;</span>)
model = AutoModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;gpt2&quot;</span>)

encoded = tokenizer(<span class="hljs-string">&quot;Hey!&quot;</span>, return_tensors=<span class="hljs-string">&quot;pt&quot;</span>)
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Il s'agit là de techniques permettant de mettre en batch une liste de phrases."}]}}),{c(){d(i.$$.fragment),g=p(),d(r.$$.fragment),q=p(),d(t.$$.fragment)},l(n){m(i.$$.fragment,n),g=c(n),m(r.$$.fragment,n),q=c(n),m(t.$$.fragment,n)},m(n,h){f(i,n,h),u(n,g,h),f(r,n,h),u(n,q,h),f(t,n,h),b=!0},i(n){b||(o(i.$$.fragment,n),o(r.$$.fragment,n),o(t.$$.fragment,n),b=!0)},o(n){a(i.$$.fragment,n),a(r.$$.fragment,n),a(t.$$.fragment,n),b=!1},d(n){n&&(l(g),l(q)),$(i,n),$(r,n),$(t,n)}}}function Re(v){let i,g,r,q,t,b,n,h,z,K,U,O,j,D,T,ee,J,te,Z,ne,C,se,L,ie,Q,re,M,y,N,A,le,W,ae,I,oe,V,ue,B,pe,E,ce,X,de,H,me,R,fe,w,_,P,F,$e,Y,ge;t=new Ie({props:{fw:v[0]}}),n=new x({props:{title:"Quiz de fin de chapitre",local:"quiz-de-fin-de-chapitre",headingTag:"h1"}}),z=new We({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),U=new x({props:{title:"1. Quel est l’ordre du pipeline de modélisation du langage ?",local:"1-quel-est-lordre-du-pipeline-de-modélisation-du-langage-",headingTag:"h3"}}),j=new k({props:{choices:[{text:" Tout d'abord, le modèle, qui traite le texte et renvoie des prédictions brutes. Puis le <i>tokenizer</i> donne un sens à ces prédictions et les reconvertit en texte si nécessaire.",explain:" Le modèle ne peut pas comprendre le texte ! Le <i>tokenizer</i> doit d'abord tokeniser le texte et le convertir en identifiants afin qu'il soit compréhensible par le modèle."},{text:" Tout d'abord, le <i>tokenizer</i>, qui traite le texte et renvoie des identifiants. Puis le modèle traite ces identifiants et produit une prédiction, qui peut être du texte.",explain:" La prédiction du modèle ne peut pas être du texte immédiatement. Le <i>tokenizer</i> doit être utilisé afin de reconvertir la prédiction en texte !"},{text:" Le <i>tokenizer</i> traite le texte et renvoie des identifiants. Le modèle traite ces identifiants et produit une prédiction. Le <i>tokenizer</i> peut alors être utilisé à nouveau pour reconvertir ces prédictions en texte.",explain:" Le <i>tokenizer</i> peut être utilisé à la fois pour la tokenisation et la dé-tokénisation.",correct:!0}]}}),T=new x({props:{title:"2. Combien de dimensions le tenseur produit par le <i> transformer </i> de base possède-t-il et quelles sont-elles ?",local:"2-combien-de-dimensions-le-tenseur-produit-par-le-i-transformer-i-de-base-possède-t-il-et-quelles-sont-elles-",headingTag:"h3"}}),J=new k({props:{choices:[{text:"2: la longueur de la séquence et la taille du batch",explain:"Le tenseur produit par le modèle possède une troisième dimension : la taille cachée."},{text:"2: la longueur de la séquence et la taille cachée",explain:"Tous les <i>transformers</i>  gèrent les batchs, même avec une seule séquence ce serait une taille de batch de 1 !"},{text:"3: la longueur de la séquence, la taille du batch et la taille cachée.",explain:"",correct:!0}]}}),Z=new x({props:{title:"3. Lequel des éléments suivants est un exemple de tokenisation en sous-mots ?",local:"3-lequel-des-éléments-suivants-est-un-exemple-de-tokenisation-en-sous-mots-",headingTag:"h3"}}),C=new k({props:{choices:[{text:"WordPiece",explain:"Oui, c'est un exemple de tokenisation en sous-mots !",correct:!0},{text:"La tokenization basée sur les caractères",explain:"La tokenization basée sur les caractères n’est pas un type de tokenisation en sous-mots."},{text:"Découpage sur les espaces et la ponctuation",explain:"C’est une tokenisation basée sur les mots !"},{text:"BPE",explain:"Oui, c'est un exemple de tokenisation en sous-mots !",correct:!0},{text:"Unigram",explain:"Oui, c'est un exemple de tokenisation en sous-mots !",correct:!0},{text:"Aucune des propositions ci-dessus",explain:""}]}}),L=new x({props:{title:"4. Qu’est-ce qu’une tête de modèle ?",local:"4-quest-ce-quune-tête-de-modèle-",headingTag:"h3"}}),Q=new k({props:{choices:[{text:" Un composant du <i>transformer</i>  de base qui redirige les tenseurs vers leurs couches correctes.",explain:"Il n'y a pas de tel composant."},{text:"Également connu sous le nom de mécanisme d'auto-attention, il adapte la représentation d'un <i>token</i>  en fonction des autres <i>tokens</i>  de la séquence.",explain:"La couche d'auto-attention contient des têtes d'attention mais ce ne sont pas des têtes d'adaptation."},{text:"Un composant supplémentaire, généralement constitué d'une ou plusieurs couches, pour convertir les prédictions du <i>transformer</i>  en une sortie spécifique à la tâche.",explain:"Les têtes d'adaptation, aussi appelées simplement têtes, se présentent sous différentes formes : têtes de modélisation du langage, têtes de réponse aux questions, têtes de classification des séquences, etc.",correct:!0}]}});const ve=[Ee,Be],G=[];function Me(e,s){return e[0]==="pt"?0:1}M=Me(v),y=G[M]=ve[M](v),A=new x({props:{title:"6. Quelles sont les techniques à connaître lors de la mise en batch de séquences de longueurs différentes ?",local:"6-quelles-sont-les-techniques-à-connaître-lors-de-la-mise-en-batch-de-séquences-de-longueurs-différentes-",headingTag:"h3"}}),W=new k({props:{choices:[{text:"La troncature",explain:" La troncature est une façon correcte d'égaliser les séquences pour qu'elles s'inscrivent dans une forme rectangulaire. Mais est-ce la seule ?",correct:!0},{text:"Retourner les tenseurs",explain:"Alors que les autres techniques vous permettent de renvoyer des tenseurs rectangulaires, retourner les tenseurs n'est pas utile lorsque vous mettez en batch des séquences."},{text:"Le <i>padding</i>",explain:"Le <i>padding</i> est une façon correcte d'égaliser les séquences pour qu'elles tiennent dans une forme rectangulaire. Mais est-ce le seul moyen ?",correct:!0},{text:"Les masques d'attention ",explain:"Les masques d'attention sont d'une importance capitale lorsqu'on manipule des séquences de longueurs différentes. Ce n'est cependant pas la seule technique à laquelle il faut faire attention.",correct:!0}]}}),I=new x({props:{title:"7. Quel est l’intérêt d’appliquer une fonction SoftMax aux logits produits par un modèle de classification de séquences ?",local:"7-quel-est-lintérêt-dappliquer-une-fonction-softmax-aux-logits-produits-par-un-modèle-de-classification-de-séquences-",headingTag:"h3"}}),V=new k({props:{choices:[{text:"Elle adoucit les logits pour qu'ils soient plus fiables.",explain:"La fonction SoftMax n'affecte pas la fiabilité des résultats."},{text:"Elle applique une limite inférieure et supérieure pour qu'ils soient compréhensibles.",explain:"Les valeurs résultantes sont comprises entre 0 et 1. Ce n'est cependant pas la seule raison pour laquelle nous utilisons une fonction SoftMax.",correct:!0},{text:"La somme totale des sorties est alors égale à 1, ce qui permet une interprétation probabiliste.",explain:"Mais ce n'est pas la seule raison pour laquelle nous utilisons une fonction SoftMax.",correct:!0}]}}),B=new x({props:{title:"8. Autour de quelle méthode s’articule la majeure partie de l’API <i> tokenizer </i> ?",local:"8-autour-de-quelle-méthode-sarticule-la-majeure-partie-de-lapi-i-tokenizer-i-",headingTag:"h3"}}),E=new k({props:{choices:[{text:"<code>encode</code>, car elle peut encoder du texte en identifiants et des identifiants en prédictions.",explain:"Bien que la méthode <code>encode</code> existe sur les <i>tokenizer</i>, elle n'existe pas sur les modèles."},{text:"Appeler directement l'objet tokenizer",explain:"La méthode <code>__call__</code> du <i>tokenizer</i> est une méthode très puissante qui peut traiter à peu près tout. C'est également la méthode utilisée pour récupérer les prédictions d'un modèle.",correct:!0},{text:"<code>pad</code>",explain:"Le <i>padding</i> est très utile mais ce n'est qu'une partie de l'API <i>tokenizer</i>."},{text:"<code>tokenize</code>",explain:"La méthode <code>tokenize</code> est est sans doute l'une des méthodes les plus utiles, mais elle ne constitue pas le cœur de l'API <i>tokenizer</i>."}]}}),X=new x({props:{title:"9. Que contient la variable result dans cet exemple de code ?",local:"9-que-contient-la-variable-result-dans-cet-exemple-de-code-",headingTag:"h3"}}),H=new ke({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMEElMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJiZXJ0LWJhc2UtY2FzZWQlMjIpJTBBcmVzdWx0JTIwJTNEJTIwdG9rZW5pemVyLnRva2VuaXplKCUyMkhlbGxvISUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;bert-base-cased&quot;</span>)
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Quel est l’ordre du pipeline de modélisation du langage ?","local":"1-quel-est-lordre-du-pipeline-de-modélisation-du-langage-","sections":[],"depth":3},{"title":"2. Combien de dimensions le tenseur produit par le <i> transformer </i> de base possède-t-il et quelles sont-elles ?","local":"2-combien-de-dimensions-le-tenseur-produit-par-le-i-transformer-i-de-base-possède-t-il-et-quelles-sont-elles-","sections":[],"depth":3},{"title":"3. Lequel des éléments suivants est un exemple de tokenisation en sous-mots ?","local":"3-lequel-des-éléments-suivants-est-un-exemple-de-tokenisation-en-sous-mots-","sections":[],"depth":3},{"title":"4. Qu’est-ce qu’une tête de modèle ?","local":"4-quest-ce-quune-tête-de-modèle-","sections":[],"depth":3},{"title":"5. Qu’est-ce qu’un AutoModel?","local":"5-quest-ce-quun-automodel","sections":[],"depth":3},{"title":"5. What is an AutoModel?","local":"5-what-is-an-automodel","sections":[],"depth":3},{"title":"6. Quelles sont les techniques à connaître lors de la mise en batch de séquences de longueurs différentes ?","local":"6-quelles-sont-les-techniques-à-connaître-lors-de-la-mise-en-batch-de-séquences-de-longueurs-différentes-","sections":[],"depth":3},{"title":"7. Quel est l’intérêt d’appliquer une fonction SoftMax aux logits produits par un modèle de classification de séquences ?","local":"7-quel-est-lintérêt-dappliquer-une-fonction-softmax-aux-logits-produits-par-un-modèle-de-classification-de-séquences-","sections":[],"depth":3},{"title":"8. Autour de quelle méthode s’articule la majeure partie de l’API <i> tokenizer </i> ?","local":"8-autour-de-quelle-méthode-sarticule-la-majeure-partie-de-lapi-i-tokenizer-i-","sections":[],"depth":3},{"title":"9. Que contient la variable result dans cet exemple de code ?","local":"9-que-contient-la-variable-result-dans-cet-exemple-de-code-","sections":[],"depth":3},{"title":"10. Y a-t-il un problème avec le code suivant ?","local":"10-y-a-t-il-un-problème-avec-le-code-suivant-","sections":[],"depth":3},{"title":"10. Y a-t-il un problème avec le code suivant ?","local":"10-y-a-t-il-un-problème-avec-le-code-suivant-","sections":[],"depth":3}],"depth":1}';function Ge(v,i,g){let r="pt";return Ze(()=>{const q=new URLSearchParams(window.location.search);g(0,r=q.get("fw")||"pt")}),[r]}class et extends Ce{constructor(i){super(),Le(this,i,Ge,Re,Je,{})}}export{et as component};