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Quiz de final de capítulo

¡Este capítulo cubrió una gran variedad de temas! No te preocupes si no entendiste todos los detalles; los siguientes capítulos te ayudarán a entender cómo funcionan las cosas detrás de cámaras.

Por ahora, ¡revisemos lo que aprendiste en este capítulo!

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1. Explora el Hub y busca el punto de control `roberta-large-mnli`. ¿Qué tarea desarrolla?

Resumen Clasificación de texto Generación de texto

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2. ¿Qué devuelve el siguiente código?

    from transformers import pipeline

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

Devuelve los puntajes de clasificación de esta oración, con las etiquetas "positive" o "negative". Devuelve un texto generado que completa esta oración. Devuelve las palabras que representan personas, organizaciones o ubicaciones.

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3. ¿Qué debería reemplazar … en este ejemplo de código?

    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. ¿Por qué fallará este código?

    from transformers import pipeline

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

Este pipeline necesita que se le indiquen etiquetas para clasificar el texto. Este pipeline requiere varias oraciones, no sólo una. La librería 🤗 Transformers está dañada, como siempre. Este pipeline necesita entradas más largas; esta oración es muy corta.

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5. ¿Qué significa “transferencia de aprendizaje”?

Transferir el conocimiento de un modelo preentrenado a un nuevo modelo, al entrenarlo en el mismo conjunto de datos. Transferir el conocimiento de un modelo preentrenado a un nuevo modelo al inicializar un segundo modelo con los pesos del primero. Transferir el conocimiento de un modelo preentrenado al construir el segundo modelo con la misma arquitectura del primero.

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6. ¿Verdadero o falso? Un modelo de lenguaje usualmente no necesita etiquetas para su preentrenamiento.

Verdadero Falso

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7. Selecciona la oración que describe mejor los términos “modelo”, “arquitectura” y “pesos”.

Select the sentence that best describes the terms “model,” “architecture,” and “weights.”

Si un modelo es un edificio, su arquitectura es el plano y los pesos son las personas que viven allí. Una arquitectura es un mapa para construir un modelo y sus pesos son las ciudades representadas en el mapa. Una arquitectura es una sucesión de funciones matemáticas para construir un modelo y sus pesos son los parámetros de dichas funciones.

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8. ¿Cuál de los siguientes tipos de modelos usarías para completar una indicación con texto generado?

Un modelo de codificadores Un modelo de decodificadores Un modelo secuencia a secuencia

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9. ¿Cuál de los siguientes tipos de modelos usarías para resumir textos?

Un modelo de codificadores Un modelo de decodificadores Un modelo secuencia a secuencia

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10. ¿Cuál de los siguientes tipos de modelos usarías para clasificar texto de acuerdo con ciertas etiquetas?

Un modelo de codificadores Un modelo de decodificadores Un modelo secuencia a secuencia

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11. ¿Cuál puede ser una posible fuente del sesgo observado en un modelo?

What possible source can the bias observed in a model have?

El modelo es una versión ajustada de un modelo preentrenado y tomó el sesgo a partir de allí. Los datos con los que se entrenó el modelo están sesgados. La métrica que el modelo estaba optimizando está sesgada.