#
Đố vui cuối chương

Cùng kiểm tra xem bạn đã học được những gì trong chương này!

###
1. Khi nào ta nên huấn luyện 1 tokenizer mới?

Khi tập dữ liệu của bạn tương tự với tập dữ liệu được sử dụng bởi một mô hình huấn luyện trước hiện có và bạn muốn huấn luyện trước một mô hình mới Khi tập dữ liệu của bạn tương tự với tập dữ liệu được sử dụng bởi một mô hình huấn luyện trước hiện có và bạn muốn tinh chỉnh một mô hình mới bằng cách sử dụng mô hình huấn luyện trước này Khi tập dữ liệu của bạn khác với tập dữ liệu được sử dụng bởi mô hình huấn luyện trước hiện có và bạn muốn huấn luyện trước một mô hình mới Khi tập dữ liệu của bạn khác với tập dữ liệu được sử dụng bởi một mô hình huấn luyện trước hiện có, nhưng bạn muốn tinh chỉnh một mô hình mới bằng cách sử dụng mô hình huấn luyện trước này

###
2. Ưu điểm của việc sử dụng trình tạo danh sách văn bản so với danh sách các danh sách văn bản khi sử dụng train_new_from_iterator() là gì?

Đó là kiểu duy nhất mà phương thức `train_new_from_iterator()` chấp nhận. Bạn sẽ tránh tải toàn bộ tập dữ liệu vào bộ nhớ cùng một lúc. Điều này sẽ cho phép thư viện 🤗 Tokenizers sử dụng quá trình xử lý đa luồng. Tokenizer mà bạn huấn luyện sẽ tạo ra các văn bản tốt hơn.

###
3. Ưu điểm của tokenize “nhanh” là gì?

Nó có thể xử lý dữ liệu đầu vào nhanh hơn tokenizer chậm khi bạn gộp nhiều đầu vào với nhau. Tokenizer nhanh luôn tokenize nhanh hơn các trình chậm khác. Nó có thể áp dụng đệm và cắt bớt. Nó có một số tính năng bổ sung cho phép bạn ánh xạ các tokenize với khoảng văn bản đã tạo ra chúng.

###
4. Pipeline token-classification xử lý các thực thể trải dài trên nhiều token như thế nào?

Các thực thể có cùng nhãn được hợp nhất thành một thực thể. Có một nhãn cho sự bắt đầu của một thực thể và một nhãn cho sự tiếp tục của một thực thể. Trong một từ nhất định, miễn là token đầu tiên có nhãn của thực thể, toàn bộ từ được coi là được gắn nhãn với thực thể đó. Khi token có nhãn của một thực thể nhất định, bất kỳ token nào khác phía sau có cùng nhãn được coi là một phần của cùng một thực thể, trừ khi nó được gắn nhãn là phần bắt đầu của một thực thể mới.

###
5. Pipeline question-answering xử lý ngữ cảnh dài như thế nào?

Nó không thực sự xử lý, vì nó cắt đi những ngữ cảnh dài quá độ dài tối đa được chấp nhận của mô hình. Nó chia ngữ cảnh thành nhiều phần và trung bình kết quả thu được từ các phần. Nó chia ngữ cảnh thành nhiều phần (có giao thoa) và tìm điểm cao nhất cho câu trả lời mỗi phần. Nó chia ngữ cảnh thành nhiều phần (không giao thoa, để tăng hiệu quả) và tìm điểm cao nhất cho câu trả lời mỗi phần.

###
6. Chuẩn hoá là gì?

Đó là bất kỳ thao tác dọn dẹp nào mà tokenizer thực hiện trên các văn bản trong giai đoạn đầu. Đó là kĩ thuật gia tăng dữ liệu bao gồm khả năng tạo ta các văn bản chuẩn hơn bằng cách loại bỏ từ hiếm. Đó là bước hậu xử lý cuối cùng khi tokenizer thêm các token đặc biệt. Đó là khi biểu diễn từ được tạo ra với trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1, được tính bằng cách trừ trung bình và chia cho độ lệch chuẩn.

###
7. Pre-tokenization cho một tokenizer từ phụ là sao?

Đó là bước trước khi tokenize, áp dụng phương pháp tăng dữ liệu (như tạo các lớp che ngẫu nhiên). Đó là bước trước khi tokenize, áp dụng các bước dọn dẹp cho văn bản. Đó là bước trước khi tokenize, áo dụng mô hình để chia đầu vào thành các từ. Đó là bước trước khi tokenize, áp dụng mô hình để chia đầu vào thành các token.

###
8. Chọn các câu áp dụng mô hình BPE để tokenize?

BPE là một thuật toán tokenize từ phụ bắt đầu với một từ vựng nhỏ và học các quy tắc hợp nhất. BPE là một thuật tokenize từ phụ bắt đầu với một lượng từ vựng lớn và loại bỏ dần các token khỏi nó. BPE tokenizer học các quy tắc hợp nhất bằng cách gộp các cặp token có tần suất cao nhất. BPE tokenizer học các quy tắc hợp nhất bằng cách gộp các cặp token tối đa hoá điểm của các cặp tần suất cao so với các phần cá nhân có tần suất ít hơn. BPE tokenize các từ thành các từ phụ bằng cách chia chúng thành các ký tự và áp dụng quy tắc hợp nhất. BPE tokenize các từ thành các từ phụ bằng cách tìm từ phụ dài nhất bắt đầu từ phần đầu có trong từ vựng, sau đó lặp lại quy trình cho phần còn lại của văn bản.

###
9. Chọn các câu áp dụng mô hình WordPiece để tokenize?

WordPiece là một thuật toán tokenize từ phụ bắt đầu với một từ vựng nhỏ và học các quy tắc hợp nhất. WordPiece là một thuật tokenize từ phụ bắt đầu với một lượng từ vựng lớn và loại bỏ dần các token khỏi nó. WordPiece tokenizer học các quy tắc hợp nhất bằng cách gộp các cặp token có tần suất cao nhất. WordPiece tokenizer học các quy tắc hợp nhất bằng cách gộp các cặp token tối đa hoá điểm của các cặp tần suất cao với các token cá nhân của nó có tần suất ít hơn. WordPiece tokenize từ thành các từ phụ bằng cách tìm ra những phân đoạn có khả năng tách thành token nhất dựa theo mô hình. WordPiece tokenize các từ thành các từ phụ bằng cách tìm từ phụ dài nhất bắt đầu từ phần đầu có trong từ vựng, sau đó lặp lại quy trình cho phần còn lại của văn bản.

###
10. Chọn các câu áp dụng mô hình Unigram để tokenize?

Unigram là một thuật toán tokenize từ phụ bắt đầu với một từ vựng nhỏ và học các quy tắc hợp nhất. Unigram là một thuật tokenize từ phụ bắt đầu với một lượng từ vựng lớn và loại bỏ dần các token khỏi nó. Unigram điều chỉnh vốn từ vựng của nó bằng cách giảm thiểu sự mất mát được tính trên toàn bộ kho ngữ liệu. Unigram điều chỉnh vốn từ vựng của nó bằng cách chỉ giữ lại những từ phụ hay xuất hiện. Unigram tokenize từ thành các từ phụ bằng cách tìm ra những phân đoạn có khả năng tách thành token nhất dựa theo mô hình. Unigram tokenizes từ thành các từ phụ bằng cách tách từ đó thành kí tự rồi áp dụng quy tắc hợp nhất.
< > Update on GitHub