Pytorch
TensorFlow

#
Тест в конце главы

###
1. Каков порядок работы конвейера языкового моделирования?

Сначала модель, которая обрабатывает текст и возвращает необработанные прогнозы. Затем токенизатор осмысливает эти предсказания и при необходимости преобразует их обратно в текст. Сначала работает токенизатор, который обрабатывает текст и возвращает идентификаторы. Модель обрабатывает эти идентификаторы и выдает прогноз, который может представлять собой некоторый текст. Токенизатор обрабатывает текст и возвращает идентификаторы. Модель обрабатывает эти идентификаторы и выдает прогноз. Затем токенизатор можно снова использовать для преобразования этих прогнозов обратно в текст.

###
2. Сколько измерений имеет тензор, выводимый базовой моделью Transformer, и каковы они?

2: Длина последовательности и размер батча 2: Длина последовательности и скрытый размер 3: Длина последовательности, размер батча и скрытый размер

###
3. Что из перечисленного ниже является примером токенизации по подсловам?

WordPiece Посимвольная токенизация Разделение по пробелам и пунктуации BPE Unigram Ничего из вышеперечисленного

###
4. Что такое голова модели?

Компонент базовой сети Transformer, который перенаправляет тензоры на корректные слои Также известный как механизм самовнимания, он адаптирует представление токена в соответствии с другими токенами последовательности Дополнительный компонент, обычно состоящий из одного или нескольких слоев, для преобразования прогнозов трансформера в специфический для конкретной задачи выход

###
5. Что такое AutoModel?

Модель, которая автоматически обучается на ваших данных Объект, возвращающий правильную архитектуру на основе контрольной точки Модель, которая автоматически определяет язык, используемый для входов, чтобы загрузить правильные веса

###
6. На какие техники следует обратить внимание при объединении в батч последовательностей разной длины?

Усечение (truncating) Возврат тензоров Дополнение (padding) Маскирование внимания (attention masking)

###
7. В чем смысл применения функции SoftMax к логитам, выводимым моделью классификации последовательностей?

Она смягчает логиты, чтобы они были более надежными. Она применяет нижнюю и верхнюю границы, чтобы они были понятны. Общая сумма вывода равна 1, что позволяет получить вероятностную интерпретацию.

###
8. Какой метод является основным в API токенизатора?

`encode`, поскольку он может кодировать текст в идентификаторы и идентификаторы в прогнозы. Вызов объекта токенизатора напрямую. `pad` `tokenize`

###
9. Что содержит переменная result в этом примере кода?

    from transformers import AutoTokenizer

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
    result = tokenizer.tokenize("Hello!")

Список строк, каждая из которых является токеном Список идентификаторов Строка, содержащая все токены

###
10. Есть ли что-то неправильное в следующем коде?

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
    model = AutoModel.from_pretrained("gpt2")

    encoded = tokenizer("Hey!", return_tensors="pt")
    result = model(**encoded)

Нет, кажется, все правильно. Токенизатор и модель всегда должны быть из одной контрольной точки. Хорошей практикой является дополнении и усечении с помощью токенизатора, поскольку каждый вход - это батч.
< > Update on GitHub