Quiz Parte II

Preguntas de Opción Múltiple

1. c) Datasets
2. b) Minimizar el número de parámetros entrenables
3. b) ROUGE
4. a) Permite la compatibilidad con múltiples frameworks
5. b) Gradio

Verdadero o Falso

1. Falso (La biblioteca Transformers proporciona acceso a modelos preentrenados; Tokenizers se centra en la tokenización de texto.)
2. Verdadero
3. Falso (ONNXRuntime se utiliza para inferencia, no para entrenamiento.)
4. Verdadero
5. Falso (TensorFlow Lite está optimizado para despliegue en edge, no específicamente para entornos en la nube.)

Preguntas de Respuesta Corta

1. ROUGE mide la superposición de n-gramas (por ejemplo, ROUGE-1 para unigramas) y la exhaustividad, haciéndolo ideal para resúmenes. BERTScore utiliza embeddings contextuales de modelos preentrenados como BERT para evaluar la similitud semántica, haciéndolo adecuado para tareas que requieren comprensión matizada.
2. El despliegue en dispositivos edge es beneficioso para aplicaciones en tiempo real como traducción de idiomas sin conexión o asistentes de voz, donde la baja latencia y la independencia de la conectividad a internet son críticas.
3. El attention_mask indica qué tokens en la secuencia de entrada son reales (1) y cuáles son relleno (0). Asegura que el modelo solo preste atención a los tokens significativos durante el procesamiento, evitando el desperdicio computacional en tokens de relleno.
4. Una GPU acelera la inferencia aprovechando la computación paralela, reduciendo significativamente la latencia para tareas como generación de texto o traducción en tiempo real en entornos de producción.
5. Gradio simplifica la creación de interfaces web interactivas para modelos de aprendizaje automático. Permite a los usuarios introducir texto, imágenes o audio, y ver las predicciones del modelo en tiempo real. En Hugging Face Spaces, facilita el compartir y desplegar estas interfaces sin esfuerzo.

Este cuestionario cubrió conceptos esenciales y conocimientos prácticos de la Parte II: Herramientas y Técnicas para Transformers. Al evaluar tu comprensión de las bibliotecas de Hugging Face, técnicas de ajuste fino y estrategias de despliegue, ahora estás mejor equipado para implementar y escalar soluciones de PLN basadas en transformers. Revisa cualquier tema desafiante para reforzar tu aprendizaje y continúa experimentando con estas herramientas para construir aplicaciones más avanzadas.

Preguntas de Opción Múltiple

1. c) Datasets
2. b) Minimizar el número de parámetros entrenables
3. b) ROUGE
4. a) Permite la compatibilidad con múltiples frameworks
5. b) Gradio

Verdadero o Falso

1. Falso (La biblioteca Transformers proporciona acceso a modelos preentrenados; Tokenizers se centra en la tokenización de texto.)
2. Verdadero
3. Falso (ONNXRuntime se utiliza para inferencia, no para entrenamiento.)
4. Verdadero
5. Falso (TensorFlow Lite está optimizado para despliegue en edge, no específicamente para entornos en la nube.)

Preguntas de Respuesta Corta

1. ROUGE mide la superposición de n-gramas (por ejemplo, ROUGE-1 para unigramas) y la exhaustividad, haciéndolo ideal para resúmenes. BERTScore utiliza embeddings contextuales de modelos preentrenados como BERT para evaluar la similitud semántica, haciéndolo adecuado para tareas que requieren comprensión matizada.
2. El despliegue en dispositivos edge es beneficioso para aplicaciones en tiempo real como traducción de idiomas sin conexión o asistentes de voz, donde la baja latencia y la independencia de la conectividad a internet son críticas.
3. El attention_mask indica qué tokens en la secuencia de entrada son reales (1) y cuáles son relleno (0). Asegura que el modelo solo preste atención a los tokens significativos durante el procesamiento, evitando el desperdicio computacional en tokens de relleno.
4. Una GPU acelera la inferencia aprovechando la computación paralela, reduciendo significativamente la latencia para tareas como generación de texto o traducción en tiempo real en entornos de producción.
5. Gradio simplifica la creación de interfaces web interactivas para modelos de aprendizaje automático. Permite a los usuarios introducir texto, imágenes o audio, y ver las predicciones del modelo en tiempo real. En Hugging Face Spaces, facilita el compartir y desplegar estas interfaces sin esfuerzo.

Este cuestionario cubrió conceptos esenciales y conocimientos prácticos de la Parte II: Herramientas y Técnicas para Transformers. Al evaluar tu comprensión de las bibliotecas de Hugging Face, técnicas de ajuste fino y estrategias de despliegue, ahora estás mejor equipado para implementar y escalar soluciones de PLN basadas en transformers. Revisa cualquier tema desafiante para reforzar tu aprendizaje y continúa experimentando con estas herramientas para construir aplicaciones más avanzadas.

Preguntas de Opción Múltiple

1. c) Datasets
2. b) Minimizar el número de parámetros entrenables
3. b) ROUGE
4. a) Permite la compatibilidad con múltiples frameworks
5. b) Gradio

Verdadero o Falso

1. Falso (La biblioteca Transformers proporciona acceso a modelos preentrenados; Tokenizers se centra en la tokenización de texto.)
2. Verdadero
3. Falso (ONNXRuntime se utiliza para inferencia, no para entrenamiento.)
4. Verdadero
5. Falso (TensorFlow Lite está optimizado para despliegue en edge, no específicamente para entornos en la nube.)

Preguntas de Respuesta Corta

1. ROUGE mide la superposición de n-gramas (por ejemplo, ROUGE-1 para unigramas) y la exhaustividad, haciéndolo ideal para resúmenes. BERTScore utiliza embeddings contextuales de modelos preentrenados como BERT para evaluar la similitud semántica, haciéndolo adecuado para tareas que requieren comprensión matizada.
2. El despliegue en dispositivos edge es beneficioso para aplicaciones en tiempo real como traducción de idiomas sin conexión o asistentes de voz, donde la baja latencia y la independencia de la conectividad a internet son críticas.
3. El attention_mask indica qué tokens en la secuencia de entrada son reales (1) y cuáles son relleno (0). Asegura que el modelo solo preste atención a los tokens significativos durante el procesamiento, evitando el desperdicio computacional en tokens de relleno.
4. Una GPU acelera la inferencia aprovechando la computación paralela, reduciendo significativamente la latencia para tareas como generación de texto o traducción en tiempo real en entornos de producción.
5. Gradio simplifica la creación de interfaces web interactivas para modelos de aprendizaje automático. Permite a los usuarios introducir texto, imágenes o audio, y ver las predicciones del modelo en tiempo real. En Hugging Face Spaces, facilita el compartir y desplegar estas interfaces sin esfuerzo.

Este cuestionario cubrió conceptos esenciales y conocimientos prácticos de la Parte II: Herramientas y Técnicas para Transformers. Al evaluar tu comprensión de las bibliotecas de Hugging Face, técnicas de ajuste fino y estrategias de despliegue, ahora estás mejor equipado para implementar y escalar soluciones de PLN basadas en transformers. Revisa cualquier tema desafiante para reforzar tu aprendizaje y continúa experimentando con estas herramientas para construir aplicaciones más avanzadas.

Preguntas de Opción Múltiple

1. c) Datasets
2. b) Minimizar el número de parámetros entrenables
3. b) ROUGE
4. a) Permite la compatibilidad con múltiples frameworks
5. b) Gradio

Verdadero o Falso

1. Falso (La biblioteca Transformers proporciona acceso a modelos preentrenados; Tokenizers se centra en la tokenización de texto.)
2. Verdadero
3. Falso (ONNXRuntime se utiliza para inferencia, no para entrenamiento.)
4. Verdadero
5. Falso (TensorFlow Lite está optimizado para despliegue en edge, no específicamente para entornos en la nube.)

Preguntas de Respuesta Corta

1. ROUGE mide la superposición de n-gramas (por ejemplo, ROUGE-1 para unigramas) y la exhaustividad, haciéndolo ideal para resúmenes. BERTScore utiliza embeddings contextuales de modelos preentrenados como BERT para evaluar la similitud semántica, haciéndolo adecuado para tareas que requieren comprensión matizada.
2. El despliegue en dispositivos edge es beneficioso para aplicaciones en tiempo real como traducción de idiomas sin conexión o asistentes de voz, donde la baja latencia y la independencia de la conectividad a internet son críticas.
3. El attention_mask indica qué tokens en la secuencia de entrada son reales (1) y cuáles son relleno (0). Asegura que el modelo solo preste atención a los tokens significativos durante el procesamiento, evitando el desperdicio computacional en tokens de relleno.
4. Una GPU acelera la inferencia aprovechando la computación paralela, reduciendo significativamente la latencia para tareas como generación de texto o traducción en tiempo real en entornos de producción.
5. Gradio simplifica la creación de interfaces web interactivas para modelos de aprendizaje automático. Permite a los usuarios introducir texto, imágenes o audio, y ver las predicciones del modelo en tiempo real. En Hugging Face Spaces, facilita el compartir y desplegar estas interfaces sin esfuerzo.

Este cuestionario cubrió conceptos esenciales y conocimientos prácticos de la Parte II: Herramientas y Técnicas para Transformers. Al evaluar tu comprensión de las bibliotecas de Hugging Face, técnicas de ajuste fino y estrategias de despliegue, ahora estás mejor equipado para implementar y escalar soluciones de PLN basadas en transformers. Revisa cualquier tema desafiante para reforzar tu aprendizaje y continúa experimentando con estas herramientas para construir aplicaciones más avanzadas.