course/pr_1149/ru/chapter1/10.md

Тест в конце главы[[end-of-chapter-quiz]]

В этой главе было много материала! Если вы чувствуете, что все еще всецело не познали все премудрости трансформеров - не переживайте! В следующих главах мы детально расскажем, как все устроено "под капотом".

Сперва, однако, давайте проверим, что вы узнали в этой главе!

1. Зайдите на Hub и найдите чекпоинт модели roberta-large-mnli. Какую задачу она решает?

странице roberta-large-mnli." }, { text: "Классификация текстов", explain: "В частности, модель определяет, являются ли два предложения логически связанными и присваивает одну из трех меток: противопоставление, нейтральная связь, импликация (англ. contradiction, neutral, entailment). Эта задача называется автоматическое определение логической связи между текстами (англ. natural language inference).", correct: true }, { text: "Генерация текста", explain: "Посмотрите получше на странице roberta-large-mnli." } ]} />

2. Какой будет результат выполнения данного кода?

from transformers import pipeline

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

sentiment-analysis." }, { text: "Пайплайн вернет текст, сгенерированный на основе данного предложения.", explain: "Неверно — для этого используется пайплайн text-generation.", }, { text: "Пайплайн вернет слова, обозначающие персон, организаций или географических локаций.", explain: "Кроме того, с аргументом grouped_entities=True, пайплайн сгруппирует слова, принадлежащие одной и той же сущности, например, "Hugging Face".", correct: true } ]} />

3. Чем нужно заменить ... в данном коде?

from transformers import pipeline

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

has been waiting for you.", explain: "Неверно. Прочитайте карточку модели bert-base-cased и попробуйте найти, где вы ошиблись." }, { text: "This [MASK] has been waiting for you.", explain: "Верно! Токен-маска для этой модели - [MASK].", correct: true }, { text: "This man has been waiting for you.", explain: "Неверно. Этот пайплайн предсказывает замаскированный токен, а для этого нужно предоставить токен-маску." } ]} />

4. Почему этот код выдаст ошибку?

from transformers import pipeline

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

candidate_labels=[...].", correct: true }, { text: "Этому пайплайну требуются несколько предложений, а не одно.", explain: "Неверно. Хотя, если использовать этот пайплайн правильно, он может принимать на вход массив предложений (как и все остальные пайплайны)." }, { text: "Опять библиотека 🤗 Transformers не работает как положено.", explain: "Мы даже не будем комментировать этот ответ!" }, { text: "Этому пайплайну требуются более длинные предложения - это слишком короткое.", explain: "Неверно. Однако, стоит отметить, что этот пайплайн обрежет очень длинный текст, для того, чтобы его корректно обработать." } ]} />

5. Что такое «трансферное обучение»?

получит знания предобученной модели. Другими словами, предобученная модель передаст свои знания новой.", correct: true }, { text: "Передача знаний от предобученной модели к новой модели путем проектирования новой модели с той же самой архитектурой, что и у предобученной.", explain: "Архитектура - это лишь «скелет» модели; в этом случае никой передачи знаний не происходит." } ]} />

6. Правда или ложь? Для предобучения языковой модели обычно не требуются метки классов.

самостоятельно (англ. self-supervised). Это означает, что метки классов создаются автоматически на основе входных данных (например, предсказание следующего или замаскированного слова).", correct: true }, { text: "Ложь", explain: "Это неверный ответ." } ]} />

7. Выберите предложение, которое наилучшим способом описывает следующие термины: «модель», «архитектура» и «веса».

8. Какую из этих моделей вы выберете для дополнения текста по введенной его части?

9. Какую из этих моделей вы выберете для автоматического реферирования?

10. Какую из этих моделей вы выберете для классификации текстов путем присвоения им определенных меток?

11. Что может быть одной из причин предвзятости модели?