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Quiz am Ende des Kapitels

In diesem Kapitel hast du viel gelernt! Mach dir keine Sorgen, wenn du noch nicht alle Einzelheiten verstanden hast. In den nächsten Kapiteln wirst du mehr darüber erfahren, wie die Dinge im Einzelnen funktionieren.

Doch zuerst wollen wir noch testen, was du in diesem Kapitel gelernt hast!

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1. Erkunde den Hub und suche nach dem Checkpoint `roberta-large-mnli`. Welche Aufgabe unterstützt er?

Summarization (Textzusammenfassung) Text Classification (Textklassifizierung) Text Generation (Textgenerierung)

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2. Was gibt der folgende Code zurück?

    from transformers import pipeline

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

Er gibt die Ergebnisse der Klassifizierung für diesen Satz für die Labels "positive" oder "negative" zurück. Er wird einen generierten Text zurückgeben, der diesen Satz vervollständigt. Er gibt Begriffe zurück, die für Personen, Organisationen oder Orte stehen.

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3. Wodurch müsste … in diesem Codebeispiel ersetzt werden?

    from transformers import pipeline

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

This <mask> has been waiting for you. This [MASK] has been waiting for you. This man has been waiting for you.

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4. Warum wird dieser Code nicht funktionieren?

    from transformers import pipeline

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

Diese Pipeline erfordert, dass Labels angegeben werden, damit der Text klassifiziert werden kann. Diese Pipeline erfordert mehrere Sätze, nicht nur einen. Die 🤗 Transformers-Bibliothek funktioniert wie immer nicht. Diese Pipeline erfordert längere Inputs; diese hier sind zu kurz.

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5. Was bedeutet der Begriff “Transfer Learning”?

Übertragen des im Pretraining erlangten Wissens auf ein neues Modell, indem es auf demselben Datensatz trainiert wird. Übertragen des im Pretraining erlangten Wissens auf ein neues Modell durch Initialisierung des zweiten Modells mit der Gewichtung des ersten Modells. Übertragen des im Pretraining erlangten Wissens auf ein neues Modell, indem das zweite Modell mit der gleichen Architektur wie das erste Modell aufgebaut wird.

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6. Richtig oder falsch? Ein Sprachmodell benötigt im Rahmen des Pretraining in der Regel keine Labels.

Richtig Falsch

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7. Wähle den Satz aus, der die Begriffe “Modell”, “Architektur” und “Gewichte” bzw. “Gewichtung” am besten beschreibt.

Wenn ein Modell ein Gebäude ist, ist seine Architektur der Bauplan und die Gewichte sind die Menschen, die darin leben. Eine Architektur ist eine Karte zum Aufbau eines Modells und ihre Gewichte sind die Städte, die auf der Karte dargestellt sind. Eine Architektur ist eine Abfolge von mathematischen Funktionen zum Aufbau eines Modells und ihre Gewichte sind die Parameter dieser Funktionen.

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8. Welche dieser Modelle würdest du nutzen, um einen Prompt bzw. Text-Input durch einen generierten Text vervollständigen zu lassen?

Ein Encoder-Modell Ein Decoder-Modell Ein Sequence-to-Sequence-Modell

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9. Welche dieser Modelle würdest du für die Zusammenfassung von Texten verwenden?

Ein Encoder-Modell Ein Decoder-Modell Ein Sequence-to-Sequence-Modell

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10. Welche Art von Modellen würdest du verwenden, um Text-Inputs entsprechend bestimmter Labels zu klassifizieren?

Ein Encoder-Modell Ein Decoder-Modell Ein Sequence-to-Sequence-Modell

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11. Welche mögliche Ursache kann eine vom Modell zu beobachtende Voreingenommenheit (Bias) haben?

Das Modell ist eine feingetunte Version eines vortrainierten Modells, das den Bias aus dem Pretraining übernommen hat. Die Daten, mit denen das Modell trainiert wurde, spiegeln Voreingenommenheiten wider bzw. sind mit einem Bias versehen. Das Maß, auf dessen Grundlage das Modell optimiert wurde, führt zu einem Bias.