#
章末クイズ

この章では多くの物事を学びました！詳細を把握できなくても安心してください。次の章はどのようにこれらのツールが動いているか理解する上で役に立ちます。

まずは、この章で学んだことを確かめましょう！

###
1.Hubを探索して roberta-large-mnli チェックポイントを見つけましょう。 このモデルはどのタスクに適していますか?

文章要約 文章分類 文章生成

###
2.次のコードは何を返しますか?

    from transformers import pipeline

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

この文章の分類スコアを"positive"または"negative"のラベルとともに返します。 この文章を完結させるための生成された文を返します。 この文中の人物、団体、場所を表す単語を返します。

###
3. このサンプルコードでは…をどのように置き換えればよいでしょうか?

    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. なぜこのコードは動かないのでしょうか？

    from transformers import pipeline

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

このパイプラインには、テキストを分類するためのラベルを与える必要があります。 このパイプラインには、一つの文だけでなく複数の文が必要です。 いつもどおり、この🤗Transformersライブラリは壊れています。 このパイプラインはもっと長い入力が必要です。この入力は短すぎます。

###
5. 転移学習とはどのような意味ですか？

同じデータセットで学習することで、事前学習モデルが持つ知識を新しいモデルに転移させること。 事前学習モデルの重みを用いて、2つ目の新しいモデルを初期化することで、事前学習モデルの知識を転移させること。 事前学習モデルと同じアーキテクチャを持つ新しいモデルを構築することで、事前学習モデルの知識を転移させること。

###
6. マルバツクイズ、言語モデルの事前学習にラベルは通常は必要ない？

マル バツ

###
7.「モデル」、「アーキテクチャ」、「重み」という用語を最も適切に説明している文を選んでください。

モデルが建物であるとすれば、アーキテクチャはその設計図で、重みは中に住んでいる人です。 アーキテクチャはモデルを構築するための地図であり、その重みは地図上に表される都市です。 アーキテクチャはモデルを構築する一連の数学的な関数であり、重みはそれらの関数のパラメータです。

###
8. 生成された文でプロンプトを完成させるために使うモデルはどれでしょうか？

エンコーダーモデル デコーダーモデル sequence-to-sequenceモデル

###
9. 文章要約タスクに使うモデルはどれでしょうか?

エンコーダーモデル デコーダーモデル sequence-to-sequenceモデル

###
10. 入力された文を特定のラベルに分類したいときに使うモデルはどれでしょうか？

エンコーダーモデル デコーダーモデル sequence-to-sequenceモデル

###
11. モデルが持つバイアスはどのような要因で生じますか?

モデルが事前学習モデルをファインチューニングしたバージョンであり、そのモデルが元のモデルよりバイアスを受け継いだとき。 モデルを訓練するデータに偏りがある時。 モデルを最適化するための指標に偏りがある時
< > Update on GitHub