# 단원 마무리 퀴즈

이번 챕터에서는 정말 많은 내용들을 다뤘습니다! 그러니 모든 세부 사항을 다 이해하지 못했다고 해서 좌절하지 마세요. 다음 챕터에서 다루는 내용은 내부 작동 방식을 이해하는 데에 도움이 될거에요.

그래도 우선, 이번 챕터에서 배운 내용에 대해 확인해보는 시간을 갖도록 하겠습니다!

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1. Hub에서 `roberta-large-mnli` 체크포인트를 검색해 보세요. 이 모델은 어떤 작업을 수행하나요?

요약 텍스트 분류 텍스트 생성

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2. 다음 코드는 무엇을 반환하나요?

    from transformers import pipeline

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

문장에 대해 "positive" 혹은 "negative" 로 분류한 레이블과 함께 분류 점수를 반환합니다. 이 문장을 완성할, 생성 텍스트를 반환합니다. 사람, 기관, 장소 등을 나타내는 단어들을 반환합니다.

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3. 다음 예제 코드에서 … 대신 무엇이 들어가야 할까요?

    from transformers import pipeline

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

&lt;mask> [MASK] man

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4. 다음 코드가 실행되지 않는 이유는 무엇일까요?

    from transformers import pipeline

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

해당 텍스트를 분류하기 위해서는 파이프라인에 레이블을 넣어주어야 합니다. 한 문장이 아니라, 여러 문장을 파이프라인에 넣어주어야 합니다. 늘 그렇듯 🤗 Transformers 라이브러리가 또 고장난거 아닌가요? 위의 문장은 너무 짧아서, 더 긴 문장을 입력해야 합니다.

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5. “전이 학습(transfer learning)“이란 무엇을 의미하나요?

동일한 데이터셋으로 학습할 때, 사전 학습된 모델의 지식이 새로운 모델로 전달되는 것 사전 학습된 모델의 가중치로 새로운 모델을 초기화할 때, 사전 학습된 모델의 지식이 전달되는 것 사전 학습된 모델과 동일한 구조의 모델을 새로 만들 때, 사전 학습 모델의 지식이 전달되는 것

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6. 언어 모델은 일반적으로 사전 학습시에 레이블을 필요로 하지 않습니다. 이 문장은 참일까요 거짓일까요?

참 거짓

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7. 다음 중 “모델(model)”, “구조(architecture)”, “가중치(weights)”에 대해 가장 잘 설명한 것을 고르세요.

모델이 하나의 빌딩이라면, 구조는 청사진이고 가중치는 그 안에 사는 사람들입니다. 구조는 모델 구축을 위한 일종의 지도이고 가중치는 그 지도에 나타난 도시들에 해당합니다. 구조는 모델을 구축하기 위한 수학적 함수의 연속이고 가중치는 그 함수들의 변수(parameters)입니다.

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8. 다음 중 어떤 모델이 텍스트를 생성하여 프롬프트(prompt)를 완성시키는 데에 가장 적합할까요?

인코더 모델 디코더 모델 시퀀스-투-시퀀스 모델

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9. 다음 중 어떤 모델이 텍스트 요약에 가장 적합할까요?

인코더 모델 디코더 모델 시퀀스-투-시퀀스 모델

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10. 다음 중 어떤 모델이 입력 텍스트를 특정 레이블로 분류하는 데에 가장 적합할까요?

인코더 모델 디코더 모델 시퀀스-투-시퀀스 모델

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11. 다음 중 모델이 편향성(bias)을 갖게 되는 데에 가장 가능성 있는 원인을 모두 고르세요.

모델은 사전 학습 모델의 미세 조정된 버전이고, 여기서 편향성이 따라오게 됩니다. 모델 학습에 사용된 데이터가 편향되어 있습니다. 모델이 최적화한 메트릭(metric)이 편향되어 있습니다.