Quiz de final de capítulo

¡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!

1. Explora el Hub y busca el punto de control roberta-large-mnli . ¿Qué tarea desarrolla?

2. ¿Qué devuelve el siguiente código?

from transformers import pipeline

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

3. ¿Qué debería reemplazar … en este ejemplo de código?

from transformers import pipeline

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

4. ¿Por qué fallará este código?

from transformers import pipeline

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

5. ¿Qué significa “transferencia de aprendizaje”?

6. ¿Verdadero o falso? Un modelo de lenguaje usualmente no necesita etiquetas para su preentrenamiento.

7. Selecciona la oración que describe mejor los términos “modelo”, “arquitectura” y “pesos”.

8. ¿Cuál de los siguientes tipos de modelos usarías para completar una indicación con texto generado?

9. ¿Cuál de los siguientes tipos de modelos usarías para resumir textos?

10. ¿Cuál de los siguientes tipos de modelos usarías para clasificar texto de acuerdo con ciertas etiquetas?

11. ¿Cuál puede ser una posible fuente del sesgo observado en un modelo?