var bs=Object.defineProperty,ws=Object.defineProperties;var xs=Object.getOwnPropertyDescriptors;var os=Object.getOwnPropertySymbols;var qs=Object.prototype.hasOwnProperty,ys=Object.prototype.propertyIsEnumerable;var ns=(m,t,r)=>t in m?bs(m,t,{enumerable:!0,configurable:!0,writable:!0,value:r}):m[t]=r,mt=(m,t)=>{for(var r in t||(t={}))qs.call(t,r)&&ns(m,r,t[r]);if(os)for(var r of os(t))ys.call(t,r)&&ns(m,r,t[r]);return m},ht=(m,t)=>ws(m,xs(t));import{D as Es,S as fs,i as ms,s as hs,e as o,k as h,U as vs,l as ls,c as n,a as i,m as v,V as $s,d as a,b as l,g as d,F as s,Q as gs,t as U,h as z,j as ks,W as As,L as gt,G as Ss,X as Ps,v as _s,Y as is,Z as js,w as q,M as Ns,x as y,y as E,q as k,o as A,B as S}from"../../chunks/vendor-1e8b365d.js";import{I}from"../../chunks/IconCopyLink-483c28ba.js";import{C as vt}from"../../chunks/CodeBlock-e5764662.js";const $t=Es({});function us(m,t,r){const c=m.slice();return c[11]=t[r],c[13]=r,c}function cs(m){let 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natural</em>.",correct:!0},{text:"Generaci\xF3n de texto",explain:'Vuelve a mirar en la <a href="https://huggingface.co/roberta-large-mnli">p\xE1gina de roberta-large-mnli</a>.'}]}}),ce=new I({}),pe=new vt({props:{code:`from transformers import pipeline

ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)
ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")`,highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

ner = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;ner&quot;</span>, grouped_entities=<span class="hljs-literal">True</span>)
ner(<span class="hljs-string">&quot;My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.&quot;</span>)`}}),de=new Q({props:{choices:[{text:'Devuelve los puntajes de clasificaci\xF3n de esta oraci\xF3n, con las etiquetas "positive" o "negative".',explain:"Incorrecto - esto ser\xEDa un pipeline de <code>sentiment-analysis</code>."},{text:"Devuelve un texto generado que completa esta oraci\xF3n.",explain:"Incorrecto - esto ser\xEDa un pipeline de <code>text-generation</code>."},{text:"Devuelve las palabras que representan personas, organizaciones o ubicaciones.",explain:'Adicionalmente, con <code>grouped_entities=True</code>, agrupar\xE1 las palabras que pertenecen a la misma entidad, como "Hugging Face".',correct:!0}]}}),fe=new I({}),me=new vt({props:{code:`from transformers import pipeline

filler = pipeline("fill-mask", model="bert-base-cased")
result = filler("...")`,highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

filler = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;fill-mask&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;bert-base-cased&quot;</span>)
result = filler(<span class="hljs-string">&quot;...&quot;</span>)`}}),he=new Q({props:{choices:[{text:"This &#60;mask> has been waiting for you.",explain:"Incorrecto. Revisa la ficha del modelo <code>bert-base-cased</code> e intenta identificar tu error."},{text:"This [MASK] has been waiting for you.",explain:"\xA1Correcto! El mask token de este modelo es [MASK].",correct:!0},{text:"This man has been waiting for you.",explain:"Incorrecto. Esrte pipeline llena palabras ocultas, por lo que necesita un mask token en alg\xFAn lugar."}]}}),ve=new I({}),$e=new vt({props:{code:`from transformers import pipeline

classifier = pipeline("zero-shot-classification")
result = classifier("This is a course about the Transformers library")`,highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

classifier = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;zero-shot-classification&quot;</span>)
result = classifier(<span class="hljs-string">&quot;This is a course about the Transformers library&quot;</span>)`}}),ge=new Q({props:{choices:[{text:"Este pipeline necesita que se le indiquen etiquetas para clasificar el texto.",explain:"Correcto \u2014 el c\xF3digo necesita incluir <code>candidate_labels=[...]</code>.",correct:!0},{text:"Este pipeline requiere varias oraciones, no s\xF3lo una.",explain:"Incorrecto, aunque cuando se usa adecuadamente, este pipeline puede tomar una lista de oraciones para procesar (como todos los otros pipelines)."},{text:"La librer\xEDa \u{1F917} Transformers est\xE1 da\xF1ada, como siempre.",explain:"\xA1No vamos a dignificar esta respuesta con un comentario!"},{text:"Este pipeline necesita entradas m\xE1s largas; esta oraci\xF3n es muy corta.",explain:"Incorrecto. Un texto muy largo se va a truncar cuando se procesa por este pipeline."}]}}),_e=new I({}),be=new Q({props:{choices:[{text:"Transferir el conocimiento de un modelo preentrenado a un nuevo modelo, al entrenarlo en el mismo conjunto de datos.",explain:"No, eso ser\xEDa dos versiones del mismo modelo."},{text:"Transferir el conocimiento de un modelo preentrenado a un nuevo modelo al inicializar un segundo modelo con los pesos del primero.",explain:"Correcto: cuando el segundo modelo se entrena para una tarea nueva, \xE9ste *transfiere* el conocimiento del primero.",correct:!0},{text:"Transferir el conocimiento de un modelo preentrenado al construir el segundo modelo con la misma arquitectura del primero.",explain:"La arquitectura s\xF3lo es la forma en que el modelo se construye; en este caso no hay conocimiento compartido o transferido."}]}}),we=new I({}),xe=new Q({props:{choices:[{text:"Verdadero",explain:"El preentrenamiento suele ser <em>auto-supervisado</em>, lo que significa que las etiquetas se crean autom\xE1ticamente a partir de la entrada (como predecir la siguiente palabra o llenar palabras ocultas).",correct:!0},{text:"Falso",explain:"Esta no es la respuesta correcta."}]}}),qe=new I({}),ye=new Q({props:{choices:[{text:"Si un modelo es un edificio, su arquitectura es el plano y los pesos son las personas que viven all\xED.",explain:"Siguiendo esta met\xE1fora, los pesos ser\xEDan los ladrillos y otros materiales usados para construir el edificio."},{text:"Una arquitectura es un mapa para construir un modelo y sus pesos son las ciudades representadas en el mapa.",explain:"El problema de esta met\xE1fora es que un mapa suele representar una realidad existente (s\xF3lo hay una ciudad en Francia llamada Paris). Para una arquitectura dada son posibles m\xFAltiples pesos."},{text:"Una arquitectura es una sucesi\xF3n de funciones matem\xE1ticas para construir un modelo y sus pesos son los par\xE1metros de dichas funciones.",explain:"El mismo conjunto de funciones matem\xE1ticas (arquitectura) pueden usarse para construir diferentes modelos, usando diferentes par\xE1metros (pesos).",correct:!0}]}}),Ee=new I({}),ke=new Q({props:{choices:[{text:"Un modelo de codificadores",explain:"Un modelo de codificadores genera una representaci\xF3n de la oraci\xF3n completa que es m\xE1s adecuada para tareas como clasificaci\xF3n."},{text:"Un modelo de decodificadores",explain:"Los modelos de decodificadores son perfectamente adecuados para la generaci\xF3n de texto de una indicaci\xF3n.",correct:!0},{text:"Un modelo secuencia a secuencia",explain:"Los modelos secuencia a secuencia son m\xE1s adecuados para tareas en las que quieres generar oraciones en relaci\xF3n con las oraciones de entrada, no una indicaci\xF3n dada."}]}}),Ae=new I({}),Se=new Q({props:{choices:[{text:"Un modelo de codificadores",explain:"Un modelo de codificadores genera una representaci\xF3n de la oraci\xF3n completa que es m\xE1s adecuada para tareas como clasificaci\xF3n."},{text:"Un modelo de decodificadores",explain:"Los modelos de decodificadores son buenos para generar salidas de texto (como res\xFAmenes), pero no tienen la habilidad de explotar un contexto como el texto completo para resumir."},{text:"Un modelo secuencia a secuencia",explain:"Los modelos secuencia a secuencia son perfectamente adecuados para una tarea de resumen.",correct:!0}]}}),Pe=new I({}),je=new Q({props:{choices:[{text:"Un modelo de codificadores",explain:"Un modelo de codificadores genera una representaci\xF3n de la oraci\xF3n completa que es perfectamente adecuado para una tarea como clasificaci\xF3n.",correct:!0},{text:"Un modelo de decodificadores",explain:"Los modelos de decodificadores son buenos para generar textos de salida, no extraer una etiqueta de una oraci\xF3n."},{text:"Un modelo secuencia a secuencia",explain:"Los modelos secuencia a secuencia son m\xE1s adecuados para tareas en las que quieres generar texro con base en una oraci\xF3n de entrada, no una etiqueta."}]}}),Ne=new I({}),Ce=new Q({props:{choices:[{text:"El modelo es una versi\xF3n ajustada de un modelo preentrenado y tom\xF3 el sesgo a partir de all\xED.",explain:"Cuando se aplica la Transferencia de Aprendizaje, el sesgo en el modelo preentrenado se manifiesta en el modelo ajustado.",correct:!0},{text:"Los datos con los que se entren\xF3 el modelo est\xE1n sesgados.",explain:"Esta es la fuente m\xE1s obvia de sesgo, pero no la \xFAnica.",correct:!0},{text:"La m\xE9trica que el modelo estaba optimizando est\xE1 sesgada.",explain:"Una fuente menos obvia de sesgo es la forma en que fue entrenado el modelo. El modelo va a optimizar ciegamente cualquier m\xE9trica que escojas, sin pensarlo dos veces.",correct:!0}]}}),{c(){t=o("meta"),r=h(),c=o("h1"),p=o("a"),g=o("span"),q(b.$$.fragment),N=h(),P=o("span"),x=U("Quiz de final de cap\xEDtulo"),j=h(),T=o("p"),_=U("\xA1Este cap\xEDtulo cubri\xF3 una gran variedad de temas! No te preocupes si no entendiste todos los detalles; los siguientes cap\xEDtulos te ayudar\xE1n a entender c\xF3mo funcionan las cosas detr\xE1s de c\xE1maras."),$=h(),f=o("p"),C=U("Por ahora, \xA1revisemos lo que aprendiste en este cap\xEDtulo!"),w=h(),H=o("h3"),L=o("a"),M=o("span"),q(le.$$.fragment),Da=h(),ie=o("span"),Fa=U("1. Explora el Hub y busca el punto de control "),Te=o("code"),Oa=U("roberta-large-mnli"),Ba=U(". \xBFQu\xE9 tarea desarrolla?"),ta=h(),q(ue.$$.fragment),sa=h(),V=o("h3"),J=o("a"),He=o("span"),q(ce.$$.fragment),Ya=h(),Ie=o("span"),Ra=U("2. \xBFQu\xE9 devuelve el siguiente c\xF3digo?"),ra=h(),q(pe.$$.fragment),oa=h(),q(de.$$.fragment),na=h(),D=o("h3"),X=o("a"),Le=o("span"),q(fe.$$.fragment),Wa=h(),Qe=o("span"),Ga=U("3. \xBFQu\xE9 deber\xEDa reemplazar \u2026 en este ejemplo de c\xF3digo?"),la=h(),q(me.$$.fragment),ia=h(),q(he.$$.fragment),ua=h(),F=o("h3"),Z=o("a"),Me=o("span"),q(ve.$$.fragment),Ka=h(),Ve=o("span"),Ja=U("4. \xBFPor qu\xE9 fallar\xE1 este c\xF3digo?"),ca=h(),q($e.$$.fragment),pa=h(),q(ge.$$.fragment),da=h(),O=o("h3"),ee=o("a"),De=o("span"),q(_e.$$.fragment),Xa=h(),Fe=o("span"),Za=U("5. \xBFQu\xE9 significa \u201Ctransferencia de aprendizaje\u201D?"),fa=h(),q(be.$$.fragment),ma=h(),B=o("h3"),ae=o("a"),Oe=o("span"),q(we.$$.fragment),et=h(),Be=o("span"),at=U("6. \xBFVerdadero o falso? Un modelo de lenguaje usualmente no necesita etiquetas para su preentrenamiento."),ha=h(),q(xe.$$.fragment),va=h(),Y=o("h3"),te=o("a"),Ye=o("span"),q(qe.$$.fragment),tt=h(),Re=o("span"),st=U("7. 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