¡Este capítulo cubrió una gran variedad de temas! No te preocupes si no entendiste todos los detalles; los siguientes capítulos te ayudarán a entender cómo funcionan las cosas detrás de cámaras.
Por ahora, ¡revisemos lo que aprendiste en este capítulo!
roberta-large-mnli
. ¿Qué tarea desarrolla?from transformers import pipeline
ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)
ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")
from transformers import pipeline
filler = pipeline("fill-mask", model="bert-base-cased")
result = filler("...")
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification")
result = classifier("This is a course about the Transformers library")
Select the sentence that best describes the terms “model,” “architecture,” and “weights.”
What possible source can the bias observed in a model have?