#
గ్రేడ్ లేని క్విజ్

ఇప్పటివరకు, ఈ అధ్యాయం చాలా విషయాలను కవర్ చేసింది! మీరు అన్ని వివరాలను గ్రహించలేకపోయినా చింతించకండి, కానీ క్విజ్‌తో ఇప్పటివరకు మీరు నేర్చుకున్న వాటిని సమీక్షించుకోవడం మంచిది.

ఈ క్విజ్‌కు గ్రేడ్ లేదు, కాబట్టి మీరు దీన్ని మీకు కావలసినన్ని సార్లు ప్రయత్నించవచ్చు. కొన్ని ప్రశ్నలతో మీరు ఇబ్బంది పడితే, చిట్కాలను అనుసరించి, మెటీరియల్‌ను మళ్ళీ చూడండి. సర్టిఫికేషన్ పరీక్షలో ఈ మెటీరియల్‌పై మిమ్మల్ని మళ్లీ క్విజ్ చేయబడుతుంది.

###
1. హబ్‌ను అన్వేషించండి మరియు roberta-large-mnli చెక్‌పాయింట్ కోసం చూడండి. ఇది ఏ పనిని చేస్తుంది?

ఇప్పటివరకు, ఈ అధ్యాయం చాలా విషయాలను కవర్ చేసింది! మీరు అన్ని వివరాలను గ్రహించలేకపోయినా చింతించకండి, కానీ క్విజ్‌తో ఇప్పటివరకు మీరు నేర్చుకున్న వాటిని సమీక్షించుకోవడం మంచిది.

ఈ క్విజ్‌కు గ్రేడ్ లేదు, కాబట్టి మీరు దీన్ని మీకు కావలసినన్ని సార్లు ప్రయత్నించవచ్చు. కొన్ని ప్రశ్నలతో మీరు ఇబ్బంది పడితే, చిట్కాలను అనుసరించి, మెటీరియల్‌ను మళ్ళీ చూడండి. సర్టిఫికేషన్ పరీక్షలో ఈ మెటీరియల్‌పై మిమ్మల్ని మళ్లీ క్విజ్ చేయబడుతుంది.

1. హబ్‌ను అన్వేషించండి మరియు roberta-large-mnli చెక్‌పాయింట్ కోసం చూడండి. ఇది ఏ పనిని చేస్తుంది?

   సారాంశీకరణ టెక్స్ట్ వర్గీకరణ టెక్స్ట్ జనరేషన్

###
2. కింది కోడ్ ఏమి తిరిగి ఇస్తుంది??

    from transformers import pipeline

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

ఇది ఈ వాక్యం కోసం positive లేదా negative లేబుల్స్‌తో వర్గీకరణ స్కోర్‌లను తిరిగి ఇస్తుంది. ఇది ఈ వాక్యాన్ని పూర్తి చేస్తూ ఉత్పత్తి చేయబడిన టెక్స్ట్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఇది వ్యక్తులు, సంస్థలు లేదా ప్రదేశాలను సూచించే పదాలను తిరిగి ఇస్తుంది.

###
3. ఈ కోడ్ నమూనాలో … స్థానంలో ఏమి ఉండాలి??

    from transformers import pipeline

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

This has been waiting for you. This [MASK] has been waiting for you. This man has been waiting for you.

###
4. ఈ కోడ్ ఎందుకు విఫలమవుతుంది??

    from transformers import pipeline

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

ఈ పైప్‌లైన్‌కు ఈ టెక్స్ట్‌ను వర్గీకరించడానికి లేబుల్స్ ఇవ్వాలి. ఈ పైప్‌లైన్‌కు కేవలం ఒక వాక్యం కాకుండా, అనేక వాక్యాలు అవసరం. 🤗 Transformers లైబ్రరీ మామూలుగానే విఫలమైంది. ఈ పైప్‌లైన్‌కు పొడవైన ఇన్‌పుట్‌లు అవసరం; ఇది చాలా చిన్నది.

###
5. ట్రాన్స్‌ఫర్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

ఒక ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్ యొక్క జ్ఞానాన్ని అదే డేటాసెట్‌పై శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా కొత్త మోడల్‌కు బదిలీ చేయడం. ఒక ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్ యొక్క జ్ఞానాన్ని మొదటి మోడల్ యొక్క వెయిట్స్ తో రెండవ మోడల్‌ను ప్రారంభించడం ద్వారా కొత్త మోడల్‌కు బదిలీ చేయడం. ఒక ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్ యొక్క జ్ఞానాన్ని రెండవ మోడల్‌ను మొదటి మోడల్ యొక్క అదే ఆర్కిటెక్చర్‌తో నిర్మించడం ద్వారా కొత్త మోడల్‌కు బదిలీ చేయడం.

###
6. నిజమా అబద్ధమా? ఒక భాషా నమూనాకు దాని ప్రీట్రైనింగ్ కోసం సాధారణంగా లేబుల్స్ అవసరం లేదు.

నిజం అబద్ధం

###
7. మోడల్, ఆర్కిటెక్చర్, మరియు వెయిట్స్ అనే పదాలను ఉత్తమంగా వర్ణించే వాక్యాన్ని ఎంచుకోండి.

ఒక మోడల్ ఒక భవనం అయితే, దాని ఆర్కిటెక్చర్ బ్లూప్రింట్ మరియు వెయిట్స్ లోపల నివసించే ప్రజలు. ఒక ఆర్కిటెక్చర్ అనేది ఒక మోడల్‌ను నిర్మించడానికి ఒక మ్యాప్ మరియు దాని వెయిట్స్ మ్యాప్‌లో సూచించబడిన నగరాలు. ఒక ఆర్కిటెక్చర్ అనేది ఒక మోడల్‌ను నిర్మించడానికి గణిత ఫంక్షన్ల క్రమం మరియు దాని వెయిట్స్ ఆ ఫంక్షన్ల పారామితులు.

###
8. ఉత్పత్తి చేయబడిన టెక్స్ట్‌తో ప్రాంప్ట్‌లను పూర్తి చేయడానికి మీరు ఈ రకమైన మోడల్స్‌లో దేనిని ఉపయోగిస్తారు?

ఒక ఎన్‌కోడర్ మోడల్ ఒక డీకోడర్ మోడల్ ఒక సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్

###
9. టెక్స్ట్‌లను సంగ్రహించడానికి మీరు ఆ రకమైన మోడల్స్‌లో దేనిని ఉపయోగిస్తారు?

ఒక ఎన్‌కోడర్ మోడల్ ఒక డీకోడర్ మోడల్ ఒక సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్

###
10. కొన్ని లేబుల్స్ ప్రకారం టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్‌లను వర్గీకరించడానికి మీరు ఈ రకమైన మోడల్స్‌లో దేనిని ఉపయోగిస్తారు?

ఒక ఎన్‌కోడర్ మోడల్ ఒక డీకోడర్ మోడల్ ఒక సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్

###
11. ఒక మోడల్‌లో గమనించిన పక్షపాతానికి సాధ్యమయ్యే మూలం ఏమిటి?

మోడల్ ఒక ప్రీట్రైన్డ్ మోడల్ యొక్క ఫైన్-ట్యూన్డ్ వెర్షన్ మరియు దాని నుండి దాని పక్షపాతాన్ని గ్రహించింది. మోడల్ శిక్షణ పొందిన డేటా పక్షపాతంతో ఉంది. మోడల్ ఆప్టిమైజ్ చేసిన కొలమానం పక్షపాతంతో ఉంది.
< > Update on GitHub