Тест по главе: пайплайн и модели: HuggingFace: курс по Transformers

О чём урок

{#if fw === 'pt'} ?" }, { text: "Объект, возвращающий правильную архитектуру на основе контрольной точки", explain: "Именно: в для возврата правильной архитектуры достаточно знать контрольную точку, с которой нужно инициализироваться.", correct: true }, { text: "Модель, которая автоматически определяет язык, используемый для входов, чтобы загрузить правильные веса", explain: "Неверно; хотя некоторые контрольные точки и модели способны работать с несколькими языками, встроенных инструментов для автоматического выбора контрольной точки в зависимости от языка не существует. Вам следует обратиться в , чтобы найти лучшую контрольную точку для вашей задачи!" } ]} /> {:else} ?" }, { text: "Объект, возвращающий правильную архитектуру на основе контрольной точки", explain: "Именно так: в для возврата правильной архитектуры достаточно знать контрольную точку, с которой нужно инициализироваться.", correct: true }, { text: "Модель, которая автоматически определяет язык, используемый на входах, чтобы загрузить правильные веса", explain: "Неверно; хотя некоторые контрольные точки и модели способны работать с несколькими языками, встроенных инструментов для автоматического выбора контрольной точки в зависимости от языка не существует. Вам следует обратиться в , чтобы найти лучшую контрольную точку для вашей задачи!" } ]} /> {/if} , поскольку он может кодировать текст в идентификаторы и идентификаторы в прогнозы.", explain: "Неверно! Если метод существует в токенизаторах, то в моделях его нет." }, { text: "Вызов объекта токенизатора напрямую.", explain: "Точно! Метод токенизатора - это очень мощный метод, который может обрабатывать практически все. Это также метод, используемый для получения прогнозов из модели.", correct: true }, { text: "", explain: "Неверно! Дополнение очень полезно, но это всего лишь одна из частей API токенизатора." }, { text: "", explain: "Метод , пожалуй, один из самых полезных методов, но он не является ядром API токенизатора." } ]} /> или !" }, { text: "Строка, содержащая все токены", explain: "Это было бы неоптимально, поскольку цель состоит в том, чтобы разбить строку на множество токенов." } ]} /> {#if fw === 'pt'} {:else} {/if}

План урока

1. 1. Каков порядок работы конвейера языкового моделирования?
2. 2. Сколько измерений имеет тензор, выводимый базовой моделью Transformer, и каковы они?
3. 3. Что из перечисленного ниже является примером токенизации по подсловам?
4. 4. Что такое голова модели?
5. 5. Что такое AutoModel?
6. 5. Что такое TFAutoModel?
7. 6. На какие техники следует обратить внимание при объединении в батч последовательностей разной длины?
8. 7. В чем смысл применения функции SoftMax к логитам, выводимым моделью классификации последовательностей?