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Ask a Question

本章內容很多!如果您沒有理解所有細節,請不要擔心;接下來的章節將幫助您瞭解幕後工作原理。

首先,讓我們測試一下您在這章學到了什麼!

1. 探索 Hub 並查詢 roberta-large-mnli 檢查點。它執行什麼任務?

2. 以下程式碼將返回什麼?

from transformers import pipeline

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

3. 在此程式碼示例中,… 應該替換為什麼?

from transformers import pipeline

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

4. 為什麼此程式碼會失敗?

from transformers import pipeline

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

5. “遷移學習”是什麼意思?

6. 正確還是錯誤?語言模型通常不需要標籤進行預訓練。

8. 你會使用哪種型別的模型來完成帶有生成的文字的提示?

9. 你會使用哪種型別的模型來總結文字?

10. 你會使用哪種型別的模型來根據特定標籤對文字輸入進行分類?

11. 在模型中觀察到的偏差可能來自哪裡?

總結
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