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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?

roberta-large-mnli." }, { text: "Classificação de texto", explain: "Mais precisamente, ele classifica se duas ou mais sentenças estão logicamente conectadas entre três rótulos (contradição, neutro, vinculação) — uma tarefa também chamada de inferência de linguagem natural.", correct: true }, { text: "Geração de texto", explain: "Olhe novamente na página roberta-large-mnli." } ]} />

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.")

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

from transformers import pipeline

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

está esperando por você.", explain: "Isso está incorreto. Confira o cartão modelo bert-base-cased e tente identificar seu erro." }, { text: "Esta [MASK] está esperando por você.", explain: "Correto! O token de máscara deste modelo é [MASK]", correct: true }, { text: "Este homem está esperando por você.", explain: "Isso está incorreto. Esse pipeline preenche palavras mascaradas, portanto, precisa de um token de máscara em algum lugar." } ]} />

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")

5. O que "transfer learning" significa?

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

7. Selecione a sentença que melhor descreve os termos "modelo", "arquitetura" e "pesos".

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

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

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

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