คำถามท้ายบท
บทนี้พูดถึงพื้นฐานค่อนข้างเยอะมาก ไม่ต้องกังวลไปหากคุณไม่เข้าใจรายละเอียดทั้งหมด บทหน้าจะช่วยอธิบายว่าแต่ละอย่างทำงานกันเบื้องหลังอย่างไร
ตอนนี้มาทดสอบกันดีกว่าว่าคุณได้เรียนรู้อะไรมาบ้างในบทนี้!
1. เปิดหา checkpoint roberta-large-mnli ใน Hub โมเดลนี้ใช้ในงานอะไร
2. โค้ดต่อไปนี้ให้ผลลัพธ์ว่าอย่างไร?
from transformers import pipeline
ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)
ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")
3. เราควรแทนค่า … ในโค้ดด้านล่างว่าอะไร?
from transformers import pipeline
filler = pipeline("fill-mask", model="bert-base-cased")
result = filler("...")
4. ทำไมโค้ดด้านล่างรันไม่ออก?
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification")
result = classifier("This is a course about the Transformers library")
5. “transfer learning” (การเรียนรู้แบบส่งต่อ) หมายความว่าอย่างไร?
6. ประโยคต่อไปนี้ถูกหรือผิด? โมเดลบริบทภาษาเป็นการเทรนล่วงหน้าที่ไม่ต้องการ label ในการเทรน
7. โปรดเลือกประโยคที่อธิบายคำว่า “model”, “architecture” และ “weight” ได้อย่างถูกต้อง”
8. โมเดลใดต่อไปนี้เหมาะสมในการใช้สำหรับงานสร้างคำที่หายไปในประโยค?
9. โมเดลประเภทใดต่อไปนี้เหมาะสำหรับงานในการสรุปความ?
10. โมเดลประเภทใดต่อไปนี้เหมาะสำหรับงานในการแยกแยะประเภทประโยคตาม label ที่กำหนดให้?
11. อคติของโมเดลสามารถเกิดได้จากข้อใดต่อไปนี้ได้บ้าง?