import{s as je,o as Ue}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as Se,i as Ae,g as Te,s as $,r as f,A as We,h as be,f as l,c as m,j as Ce,u,k as Je,y as Be,a as p,v as c,t as a,b as Ze,d as s,w as g,p as qe}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as Me}from"../chunks/CodeBlock.4f5fc1ad.js";import{C as He}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{Q as M}from"../chunks/Question.668688bc.js";import{F as Ie}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as b,E as Ve}from"../chunks/EditOnGithub.8916dc7c.js";function Fe(w){let i,d,o,k;return i=new b({props:{title:"5.什麼是 TFAutoModel？",local:"5什麼是-tfautomodel",headingTag:"h3"}}),o=new M({props:{choices:[{text:"根據您的數據自動進行訓練的模型",explain:"錯誤。您可能把TFAutoModel與我們的<a href='https://huggingface.co/autonlp'>AutoNLP</a> 產品相混淆了？"},{text:"一個根據Checkpoint(檢查點)返回模型體系結構的對象",explain:"確切地說: <code>TFAutoModel</code>只需要知道初始化的Checkpoint(檢查點)就可以返回正確的體系結構。",correct:!0},{text:"一種可以自動檢測輸入語言來加載正確權重的模型",explain:"不正確; 雖然有些Checkpoint(檢查點)和模型能夠處理多種語言，但是沒有內置的工具可以根據語言自動選擇Checkpoint(檢查點)。您應該前往 <a href='https://huggingface.co/models'>Model Hub</a> 尋找完成所需任務的最佳Checkpoint(檢查點)！"}]}}),{c(){f(i.$$.fragment),d=$(),f(o.$$.fragment)},l(t){u(i.$$.fragment,t),d=m(t),u(o.$$.fragment,t)},m(t,x){c(i,t,x),p(t,d,x),c(o,t,x),k=!0},i(t){k||(s(i.$$.fragment,t),s(o.$$.fragment,t),k=!0)},o(t){a(i.$$.fragment,t),a(o.$$.fragment,t),k=!1},d(t){t&&l(d),g(i,t),g(o,t)}}}function Ee(w){let i,d,o,k;return i=new b({props:{title:"5.什麼是AutoModel？",local:"5什麼是automodel",headingTag:"h3"}}),o=new M({props:{choices:[{text:"根據您的數據自動進行訓練的模型",explain:"錯誤。您可能把AutoModel與我們的<a href='https://huggingface.co/autonlp'>AutoNLP</a> 產品相混淆了？"},{text:"一個根據Checkpoint(檢查點)返回模型體系結構的對象",explain:"確切地說: <code>AutoModel</code>只需要知道初始化的Checkpoint(檢查點)就可以返回正確的體系結構。",correct:!0},{text:"一種可以自動檢測輸入語言來加載正確權重的模型",explain:"不正確; 雖然有些Checkpoint(檢查點)和模型能夠處理多種語言，但是沒有內置的工具可以根據語言自動選擇Checkpoint(檢查點)。您應該前往 <a href='https://huggingface.co/models'>Model Hub</a> 尋找完成所需任務的最佳Checkpoint(檢查點)！"}]}}),{c(){f(i.$$.fragment),d=$(),f(o.$$.fragment)},l(t){u(i.$$.fragment,t),d=m(t),u(o.$$.fragment,t)},m(t,x){c(i,t,x),p(t,d,x),c(o,t,x),k=!0},i(t){k||(s(i.$$.fragment,t),s(o.$$.fragment,t),k=!0)},o(t){a(i.$$.fragment,t),a(o.$$.fragment,t),k=!1},d(t){t&&l(d),g(i,t),g(o,t)}}}function Qe(w){let i,d,o,k,t,x;return i=new b({props:{title:"10.下面的代碼有什麼錯誤嗎？",local:"10下面的代碼有什麼錯誤嗎",headingTag:"h3"}}),o=new Me({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBURkF1dG9Nb2RlbCUwQSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmJlcnQtYmFzZS1jYXNlZCUyMiklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMFRGQXV0b01vZGVsLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJncHQyJTIyKSUwQSUwQWVuY29kZWQlMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTIySGV5ISUyMiUyQyUyMHJldHVybl90ZW5zb3JzJTNEJTIycHQlMjIpJTBBcmVzdWx0JTIwJTNEJTIwbW9kZWwoKiplbmNvZGVkKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, TFAutoModel

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Transformer模型的輸出有多少個維度，每個維度分別是什麼？",local:"2-transformer模型的輸出有多少個維度每個維度分別是什麼",headingTag:"h3"}}),j=new M({props:{choices:[{text:"兩個維度，分別是: 序列長度(Sequence Length)和批次大小(Batch Size)",explain:"錯! 該模型的張量輸出還具有第三個維度: 隱藏層大小(Hidden Size)。"},{text:"兩個維度，分別是: 序列長度(Sequence Length)和隱藏層大小(Hidden Size)",explain:"錯! 所有Transformer模型都批量進行計算，即使是單個序列; 那麼批次大小(Batch Size)為1！"},{text:"三個維度，分別是: 序列長度(Sequence Length)、批次大小(Batch Size)和隱藏層大小(Hidden Size)",explain:"正確！",correct:!0}]}}),U=new b({props:{title:"3.下列哪一個是Subword標記(Tokenization)的例子（從分詞的顆粒度來劃分）？",local:"3下列哪一個是subword標記tokenization的例子從分詞的顆粒度來劃分",headingTag:"h3"}}),S=new M({props:{choices:[{text:"WordPiece",explain:"是的，這是一個Subword 標記化(Tokenization)的例子！",correct:!0},{text:"基於單個字符的標記(Tokenization)",explain:"基於字符的標記(Tokenization)不是一種Subword 標記化(Tokenization)。"},{text:"基於空格和標點符號的分割",explain:"這是一種基於單詞標記化(Tokenization)！"},{text:"BPE(Byte Pair Encoding)",explain:"是的，這是一個Subword 標記化(Tokenization)的例子！",correct:!0},{text:"Unigram",explain:"是的，這是一個Subword 標記化(Tokenization)的例子！",correct:!0},{text:"以上都不是",explain:"不對！"}]}}),A=new b({props:{title:"4.什麼是模型的 Head 層？",local:"4什麼是模型的-head-層",headingTag:"h3"}}),W=new M({props:{choices:[{text:"原始Transformer網絡的一種組件，將張量(Tensors)重定向到它們的正確層",explain:"不對! 沒有這樣的組件。"},{text:"也稱為自注意力(self-attention)機制，它根據序列中的其他標記(Token)來調整一個標記(Token)",explain:"不對！ 自注意力層確實包含注意力“Head”層，但這些不是模型的head層。"},{text:"一個附加組件，通常由一個或幾個層組成，用於將Transformer的預測轉換為特定於任務的輸出",explain:"沒錯。它的全名是Adaptation Heads，也被簡單地稱為模型的頭部，在不同的任務上有不同的形式: 語言模型Heads，問題回答Heads，序列分類Heads..。",correct:!0}]}});const we=[Ee,Fe],G=[];function he(e,r){return e[0]==="pt"?0:1}h=he(w),z=G[h]=we[h](w),B=new b({props:{title:"6.當將不同長度的序列批處理在一起時，需要進行哪些處理？",local:"6當將不同長度的序列批處理在一起時需要進行哪些處理",headingTag:"h3"}}),H=new M({props:{choices:[{text:"截短",explain:"是的，截斷是一個正確的方式，可以將他們轉化為一個固定長度的矩形序列。這是唯一的一個答案嗎？",correct:!0},{text:"返回Tensors",explain:"雖然其他技術允許返回矩形張量，但在批處理序列時不可以直接返回長度不一致的Tensors。(序列必須是固定長度)"},{text:"填充",explain:"是的，填充是一個正確的方式，可以將他們轉化為一個固定長度的矩形序列。這是唯一的一個答案嗎？",correct:!0},{text:"注意力遮蔽(Attention masking)",explain:"當然！當處理不同長度的序列時，注意力遮蔽是最重要的。然而，這並不是唯一需要進行的處理。",correct:!0}]}}),I=new b({props:{title:"7.將 SoftMax激活函數應用於序列分類(Sequence Classification)模型的 logits 輸出有什麼意義？",local:"7將-softmax激活函數應用於序列分類sequence-classification模型的-logits-輸出有什麼意義",headingTag:"h3"}}),V=new M({props:{choices:[{text:"它軟化了logits輸出，使結果更可靠。",explain:"不， SoftMax激活函數不會影響結果的可靠性。"},{text:"它限定了上下界，使模型的輸出結果可以被解釋。",explain:"正確！結果值被壓縮到了0和1之間。不過，這並不是我們使用SoftMax激活函數的唯一原因。",correct:!0},{text:"輸出的和是1，從而產生一個可能的概率解釋。",explain:"沒錯，但這並不是我們使用SoftMax激活函數的唯一原因。",correct:!0}]}}),F=new b({props:{title:"8.大多數標記器(Tokenizer)的API以什麼方法為核心？",local:"8大多數標記器tokenizer的api以什麼方法為核心",headingTag:"h3"}}),E=new M({props:{choices:[{text:"<code>編碼</code> ，因為它可以將文本編碼為id，將預測的id解碼為文本",explain:"錯! 雖然 <code>編碼</code> 方法確實存在於標記器中，但是它不存在於模型中。"},{text:"直接調用標記器(Tokenizer)對象。",explain:"完全正確！標記化器(Tokenizer) 的 <code>__call__</code>方法是一個非常強大的方法，可以處理幾乎任何事情。它也是從模型中獲取預測的方法。",correct:!0},{text:"<code>pad</code>(填充)",explain:"錯! <code>pad</code>(填充)非常有用，但它只是標記器(Tokenizer) API的一部分。"},{text:"<code>tokenize</code>(標記)",explain:"可以說，<code>tokenize</code>(標記)方法是最有用的方法之一，但它不是標記器(Tokenizer) API的核心方法。"}]}}),Q=new b({props:{title:"9.這個代碼示例中的 result 變量包含什麼？",local:"9這個代碼示例中的-result-變量包含什麼",headingTag:"h3"}}),X=new Me({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMEElMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJiZXJ0LWJhc2UtY2FzZWQlMjIpJTBBcmVzdWx0JTIwJTNEJTIwdG9rZW5pemVyLnRva2VuaXplKCUyMkhlbGxvISUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer

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Transformer模型的輸出有多少個維度，每個維度分別是什麼？","local":"2-transformer模型的輸出有多少個維度每個維度分別是什麼","sections":[],"depth":3},{"title":"3.下列哪一個是Subword標記(Tokenization)的例子（從分詞的顆粒度來劃分）？","local":"3下列哪一個是subword標記tokenization的例子從分詞的顆粒度來劃分","sections":[],"depth":3},{"title":"4.什麼是模型的 Head 層？","local":"4什麼是模型的-head-層","sections":[],"depth":3},{"title":"5.什麼是AutoModel？","local":"5什麼是automodel","sections":[],"depth":3},{"title":"5.什麼是 TFAutoModel？","local":"5什麼是-tfautomodel","sections":[],"depth":3},{"title":"6.當將不同長度的序列批處理在一起時，需要進行哪些處理？","local":"6當將不同長度的序列批處理在一起時需要進行哪些處理","sections":[],"depth":3},{"title":"7.將 SoftMax激活函數應用於序列分類(Sequence Classification)模型的 logits 輸出有什麼意義？","local":"7將-softmax激活函數應用於序列分類sequence-classification模型的-logits-輸出有什麼意義","sections":[],"depth":3},{"title":"8.大多數標記器(Tokenizer)的API以什麼方法為核心？","local":"8大多數標記器tokenizer的api以什麼方法為核心","sections":[],"depth":3},{"title":"9.這個代碼示例中的 result 變量包含什麼？","local":"9這個代碼示例中的-result-變量包含什麼","sections":[],"depth":3},{"title":"10.下面的代碼有什麼錯誤嗎？","local":"10下面的代碼有什麼錯誤嗎","sections":[],"depth":3},{"title":"10.下面的代碼有什麼錯誤嗎？","local":"10下面的代碼有什麼錯誤嗎","sections":[],"depth":3}],"depth":1}';function Ge(w,i,d){let o="pt";return Ue(()=>{const k=new URLSearchParams(window.location.search);d(0,o=k.get("fw")||"pt")}),[o]}class et extends Se{constructor(i){super(),Ae(this,i,Ge,ve,je,{})}}export{et as component};
