Quiz di fine capitolo

In questo capitolo abbiamo parlato di molti argomenti! Non preoccuparti se non hai capito tutto nel dettaglio: i prossimi capitoli ti aiuteranno a capire come molte di queste cose funzionano dietro le quinte.

Prima di procedere, però, verifichiamo cos’hai imparato in questo capitolo!

1. Esplora l’Hub e cerca il checkpoint roberta-large-mnli . Quale compito svolge?

2. Cosa restituisce il codice seguente?

from transformers import pipeline

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

3. Cosa dovrebbe rimpiazzare ”…” in questo estratto di codice?

from transformers import pipeline

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

4. Perché questo codice non funziona?

from transformers import pipeline

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

5. Cosa significa “transfer learning”?

6. Vero o falso? Solitamente un modello linguistico non richiede etichette in fase di pre-addestramento.

7. Seleziona la frase che meglio descrive i termini “modello,” “architettura,” e “pesi.”

8. Quale dei seguenti modelli utilizzeresti per completare dei prompt con testo generato?

9. Quale dei seguenti modelli utilizzeresti per riassumere testi?

10. Quale dei seguenti modelli utilizzeresti per classificare input testuali sulla base di determinate etichette?

11. Qual è la possibile origine di un bias osservato in un modello?