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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?

```py
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?

```py
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?

```py
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?