Buckets:

hf-doc-build
/

doc-dev

Files
xet
hf-doc-build/doc-dev / course /pr_1339 /ro /chapter6 /10.html
HuggingFaceDocBuilder
13 days ago
download
raw
40.3 kB
<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Quiz de sfârșit de capitol&quot;,&quot;local&quot;:&quot;end-of-chapter-quiz&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;1. Când ar trebui să antrenezi un nou tokenizer?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;1-când-ar-trebui-să-antrenezi-un-nou-tokenizer&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;2. Care este avantajul utilizării unui generator de liste de texte în comparație cu o listă de liste de texte atunci când utilizați train_new_from_iterator() ?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;2-care-este-avantajul-utilizării-unui-generator-de-liste-de-texte-în-comparație-cu-o-listă-de-liste-de-texte-atunci-când-utilizați-trainnewfromiterator-&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;3. Care sunt avantajele utilizării unui tokenizer “rapid”?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;3-care-sunt-avantajele-utilizării-unui-tokenizer-rapid&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;4. Cum tratează pipelineul token-classification entitățile care se întind pe mai mulți tokeni?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;4-cum-tratează-pipelineul-token-classification-entitățile-care-se-întind-pe-mai-mulți-tokeni&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;5. Cum gestionează pipelineul question-answering contextele lungi?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;5-cum-gestionează-pipelineul-question-answering-contextele-lungi&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;6. Ce este normalizarea?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;6-ce-este-normalizarea&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;7. Ce este pre-tokenizarea pentru un subword tokenizer?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;7-ce-este-pre-tokenizarea-pentru-un-subword-tokenizer&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;8. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare BPE.&quot;,&quot;local&quot;:&quot;8-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-bpe&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;9. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare WordPiece.&quot;,&quot;local&quot;:&quot;9-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-wordpiece&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;10. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare Unigram.&quot;,&quot;local&quot;:&quot;10-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-unigram&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:1}"/>
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/entry/start.UUMzpfnh.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/BmkaWxWq.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/D2kUtL-w.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/entry/app.C0uDbbge.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/Dd0ykREA.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/BmnfoIg9.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/BoU5x1sQ.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/DsnmJJEf.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/nodes/0.0nC-UkYL.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/BxUF6G-8.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/nodes/66.CQbC6Vpv.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/DVlE9Y_t.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/CDBILFp-.js" rel="modulepreload">
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/chunks/5P9a-P-2.js" rel="modulepreload">
		<!--1lv75x0--><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Quiz de sfârșit de capitol&quot;,&quot;local&quot;:&quot;end-of-chapter-quiz&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;1. Când ar trebui să antrenezi un nou tokenizer?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;1-când-ar-trebui-să-antrenezi-un-nou-tokenizer&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;2. Care este avantajul utilizării unui generator de liste de texte în comparație cu o listă de liste de texte atunci când utilizați train_new_from_iterator() ?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;2-care-este-avantajul-utilizării-unui-generator-de-liste-de-texte-în-comparație-cu-o-listă-de-liste-de-texte-atunci-când-utilizați-trainnewfromiterator-&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;3. Care sunt avantajele utilizării unui tokenizer “rapid”?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;3-care-sunt-avantajele-utilizării-unui-tokenizer-rapid&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;4. Cum tratează pipelineul token-classification entitățile care se întind pe mai mulți tokeni?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;4-cum-tratează-pipelineul-token-classification-entitățile-care-se-întind-pe-mai-mulți-tokeni&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;5. Cum gestionează pipelineul question-answering contextele lungi?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;5-cum-gestionează-pipelineul-question-answering-contextele-lungi&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;6. Ce este normalizarea?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;6-ce-este-normalizarea&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;7. Ce este pre-tokenizarea pentru un subword tokenizer?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;7-ce-este-pre-tokenizarea-pentru-un-subword-tokenizer&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;8. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare BPE.&quot;,&quot;local&quot;:&quot;8-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-bpe&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;9. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare WordPiece.&quot;,&quot;local&quot;:&quot;9-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-wordpiece&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;10. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare Unigram.&quot;,&quot;local&quot;:&quot;10-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-unigram&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:1}"/><!---->
		<link href="/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span>Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="end-of-chapter-quiz" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#end-of-chapter-quiz"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>Quiz de sfârșit de capitol</span></h1><!--]--><!----> <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-6-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"/></a><!----> <!--[-1--><!--]--> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <p>Hai să testăm ceea ce ai învățat în acest capitol!</p> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="1-când-ar-trebui-să-antrenezi-un-nou-tokenizer" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#1-când-ar-trebui-să-antrenezi-un-nou-tokenizer"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>1. Când ar trebui să antrenezi un nou tokenizer?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Când datasetul tău este similar cu cel utilizat de un model preantrenat și doriți să preantrenați un model nou<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Atunci când datasetul tău este similar cu cel utilizat de un model preantrenat existent și doriți să faceți fine-tune unui nou model utilizând acest model preantrenat<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Atunci când datasetul tău este diferit de cel utilizat de un model preantrenat existent și doriți să preantrenați un nou model<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Atunci datasetul tău este diferit de cel utilizat de un model preantrenat existent, dar doriți să faceți fine-tune unui model nou utilizând acest model preantrenat<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="2-care-este-avantajul-utilizării-unui-generator-de-liste-de-texte-în-comparație-cu-o-listă-de-liste-de-texte-atunci-când-utilizați-trainnewfromiterator-" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#2-care-este-avantajul-utilizării-unui-generator-de-liste-de-texte-în-comparație-cu-o-listă-de-liste-de-texte-atunci-când-utilizați-trainnewfromiterator-"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>2. Care este avantajul utilizării unui generator de liste de texte în comparație cu o listă de liste de texte atunci când utilizați train_new_from_iterator() ?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Acesta este singurul tip pe care metoda <code>train_new_from_iterator()</code> îl acceptă.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Veți evita încărcarea întregului dataset în memorie.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Acest lucru va permite bibliotecii 🤗 Tokenizers să utilizeze multiprocessing.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Tokenizerul pe care îl vei antrena va genera texte mai bune.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="3-care-sunt-avantajele-utilizării-unui-tokenizer-rapid" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#3-care-sunt-avantajele-utilizării-unui-tokenizer-rapid"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>3. Care sunt avantajele utilizării unui tokenizer “rapid”?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Acesta poate procesa inputuri mai rapid decât un tokenizator lent atunci când faci batch mai multor inputuri împreună.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Tokenizerele rapide tokenizează întotdeauna mai rapid decât omologii lor lenți.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Poate aplica padding și truncation.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Acesta are unele caracteristici suplimentare care vă permit să asociați tokenii cu intervalul de text care le-a creat.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="4-cum-tratează-pipelineul-token-classification-entitățile-care-se-întind-pe-mai-mulți-tokeni" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#4-cum-tratează-pipelineul-token-classification-entitățile-care-se-întind-pe-mai-mulți-tokeni"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>4. Cum tratează pipelineul token-classification entitățile care se întind pe mai mulți tokeni?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Entitățile cu același label sunt merged într-o singură entitate.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Există un label pentru începutul unei entități și un label pentru continuarea unei entități.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Într-un cuvânt dat, atâta timp cât primul token are labelul entității, întregul cuvânt este considerat etichetat cu entitatea respectivă.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Atunci când un token are labelul unei entități date, orice alt token următor cu aceeași label este considerat parte a aceleiași entități, cu excepția cazului în care este etichetat ca fiind începutul unei noi entități.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="5-cum-gestionează-pipelineul-question-answering-contextele-lungi" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#5-cum-gestionează-pipelineul-question-answering-contextele-lungi"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>5. Cum gestionează pipelineul question-answering contextele lungi?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->De fapt, nu o face, deoarece trunchiază contextul lung la lungimea maximă acceptată de model.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Acesta împarte contextul în mai multe părți și calculează media rezultatelor obținute.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Acesta împarte contextul în mai multe părți (cu suprapuneri) și găsește scorul maxim pentru un răspuns în fiecare parte.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Acesta împarte contextul în mai multe părți (fără suprapunere, pentru eficiență) și găsește scorul maxim pentru un răspuns în fiecare parte.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="6-ce-este-normalizarea" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#6-ce-este-normalizarea"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>6. Ce este normalizarea?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Este vorba de orice curățare pe care tokenizerul o efectuează asupra textelor în etapele inițiale.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Este o tehnică de augmentare a datelor care constă în a face textul mai normal prin eliminarea cuvintelor rare.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Acesta este ultimul pas de post-procesare în care tokenizerul adaugă tokenii speciali.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Este atunci când embeddingurile sunt realizate cu media 0 și standard deviation 1, prin scăderea mediei și împărțirea la std.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="7-ce-este-pre-tokenizarea-pentru-un-subword-tokenizer" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#7-ce-este-pre-tokenizarea-pentru-un-subword-tokenizer"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>7. Ce este pre-tokenizarea pentru un subword tokenizer?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Acesta este pasul dinaintea tokenizării, în care se aplică augmentarea datelor (cum ar fi mascarea aleatorie).<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Este pasul de dinaintea tokenizării, în care operațiile de curățare dorite sunt aplicate textului.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Acesta este pasul dinaintea aplicării modelul de tokenizer, pentru a împărți inputul în cuvinte.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Acesta este pasul dinaintea aplicării modelul de  tokenizer, pentru a împărți inputul în tokenuri.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="8-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-bpe" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#8-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-bpe"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>8. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare BPE.</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->BPE este un algoritm de tokenizare a subcuvintelor care începe cu un vocabular mic și învață reguli de merge.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->BPE este un algoritm de tokenizare a subcuvintelor care începe cu un vocabular mare și elimină progresiv tokenii din acesta.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Tokenizerele BPE învață regulile de merge prin mergeul perechii de tokeni care este cea mai frecventă.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Un tokenizer BPE învață o regulă de merge prin mergeul perechii de tokeni care maximizează un scor care privilegiază perechile frecvente cu părți individuale mai puțin frecvente.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="4"/> <!---->BPE tokenizează cuvintele în subcuvinte prin divizarea lor în caractere și apoi prin aplicarea regulilor de merge.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="5"/> <!---->BPE tokenizează cuvintele în subcuvinte prin găsirea celui mai lung subcuvânt de la început care se află în vocabular, apoi repetă procesul pentru restul textului.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="9-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-wordpiece" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#9-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-wordpiece"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>9. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare WordPiece.</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->WordPiece este un algoritm de tokenizare a subcuvintelor care începe cu un vocabular mic și învață reguli de merge.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->WordPiece este un algoritm de tokenizare a subcuvintelor care începe cu un vocabular mare și elimină progresiv tokenii din acesta.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Tokenizerele WordPiece învață regulile de merge prin mergeul perechii de tokeni care este cea mai frecventă.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Un tokenizer WordPiece învață o regulă de merge prin mergeul perechii de tokeni care maximizează un scor care privilegiază perechile frecvente cu părți individuale mai puțin frecvente.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="4"/> <!---->WordPiece tokenizează cuvintele în subcuvinte prin găsirea celei mai probabile segmentări în tokeni, în conformitate cu modelul.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="5"/> <!---->WordPiece tokenizează cuvintele în subcuvinte prin găsirea celui mai lung subcuvânt de la început care se află în vocabular, apoi repetă procesul pentru restul textului.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="10-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-unigram" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#10-selectați-propozițiile-care-se-aplică-modelului-de-tokenizare-unigram"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>10. Selectați propozițiile care se aplică modelului de tokenizare Unigram.</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Unigram este un algoritm de tokenizare a subcuvintelor care începe cu un vocabular mic și învață reguli de merge.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Unigram este un algoritm de tokenizare a subcuvintelor care începe cu un vocabular mare și elimină progresiv tokenurile din el.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Unigram își adaptează vocabularul prin minimizarea unei pierderi calculate pe întregul corpus.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Unigram își adaptează vocabularul prin păstrarea celor mai frecvente subcuvinte.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="4"/> <!---->Unigram tokenizează cuvintele în subcuvinte prin găsirea celei mai probabile segmentări în tokenuri, conform modelului.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="5"/> <!---->Unigram tokenizează cuvintele în subcuvinte prin divizarea lor în caractere, apoi aplică regulile de merge.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ro/chapter6/10.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]-->
			
			<script>
				{
					__sveltekit_1mcwbks = {
						base: "/docs/course/pr_1339/ro",
						assets: "/docs/course/pr_1339/ro"
					};
					const element = document.currentScript.parentElement;
					Promise.all([
						import("/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/entry/start.UUMzpfnh.js"),
						import("/docs/course/pr_1339/ro/_app/immutable/entry/app.C0uDbbge.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 66],
							data: [null,null],
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>
		
Xet Storage Details

Size:: 40.3 kB
Xet hash:: 7d16cdfe8e7393e8149bda8c4ac6a25cd13caafd8d5ec627239a5a3ee4db974f
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.