import{S as Ji,i as Wi,s as Xi,e as r,k as p,w as c,t as v,M as Yi,c as o,d as t,m as u,a as s,x as m,h as g,b as n,G as i,g as l,y as f,L as Zi,q as d,o as h,B as $,v as ea}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as w}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as pi}from"../../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";import{C as ta}from"../../chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js";import{Q as b}from"../../chunks/Question-hf-doc-builder.js";import"../../chunks/DocNotebookDropdown-hf-doc-builder.js";function ia(ui){let z,Ke,x,C,xe,K,Ht,qe,Ut,Oe,O,De,be,jt,Je,ze,Tt,We,q,H,_e,D,Lt,J,Mt,ke,Ft,Rt,Xe,W,Ye,_,U,ye,X,Bt,Ee,Gt,Ze,Y,et,Z,tt,k,j,Se,ee,Vt,Ae,Kt,it,te,at,ie,rt,y,T,Pe,ae,Ot,Ne,Dt,ot,re,st,oe,nt,E,L,Qe,se,Jt,Ie,Wt,lt,ne,pt,S,M,Ce,le,Xt,He,Yt,ut,pe,ct,A,F,Ue,ue,Zt,je,ei,mt,ce,ft,P,R,Te,me,ti,Le,ii,dt,fe,ht,N,B,Me,de,ai,Fe,ri,$t,he,vt,Q,G,Re,$e,oi,Be,si,gt,ve,wt,I,V,Ge,ge,ni,Ve,li,bt,we,zt;return K=new w({}),O=new ta({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),D=new w({}),W=new b({props:{choices:[{text:"Riassunto testuale",explain:'Rivisita il link e prova di nuovo: <a href="https://huggingface.co/roberta-large-mnli">roberta-large-mnli page</a>.'},{text:"Classificazione testuale",explain:"Pi\xF9 precisamente, determina se due frasi sono connesse logicamente su tre livelli associati alle etichette 'contradiction', 'neutral' e 'entailment'. Questo compito viene detto anche <em>natural language inference</em>.",correct:!0},{text:"Generazione testuale",explain:'Rivisita il link e prova di nuovo: <a href="https://huggingface.co/roberta-large-mnli">roberta-large-mnli page</a>.'}]}}),X=new w({}),Y=new pi({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>)`}}),Z=new b({props:{choices:[{text:'Restituisce un punteggio associato alla frase, con etichette del tipo "positive" o "negative".',explain:"Sbagliato! Se cos\xEC fosse, si tratterebbe di una pipeline di tipo <code>sentiment-analysis</code>."},{text:"Genera e restituisce testo che completa la frase di partenza.",explain:"Sbagliato! Se cos\xEC fosse, si tratterebbe di una pipeline di tipo <code>text-generation</code>."},{text:"Restituisce i termini che rappresentano persone, organizzazioni o luoghi.",explain:'Inoltre, grazie a <code>grouped_entities=True</code>, la pipeline \xE8 in grado di raggruppare le parole che appartengono alla stessa entit\xE0, come "Hugging Face".',correct:!0}]}}),ee=new w({}),te=new pi({props:{code:`from transformers import pipeline

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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>)`}}),ie=new b({props:{choices:[{text:"Questo &#60;mask> aspetta te.",explain:"Sbagliato. Controlla la card del modello <code>bert-base-cased</code> e cerca di capire il tuo errore."},{text:"Questo [MASK] aspetta te.",explain:"Corretto! Il mask token utilizzato dal modello \xE8 [MASK].",correct:!0},{text:"Questo signore aspetta te.",explain:"Sbagliato. Questa pipeline completa parole nascoste, quindi necessita di un mask token nell'input."}]}}),ae=new w({}),re=new pi({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>)`}}),oe=new b({props:{choices:[{text:"Questa pipeline richiede che le etichette siano fornite per poter classificare il testo.",explain:"Esatto! Per essere corretto, il codice deve includere <code>candidate_labels=[...]</code>.",correct:!0},{text:"Questa pipeline richiede diverse frasi, non solo una.",explain:"Sbagliato, anche se quando usata correttamente, questa pipeline pu\xF2 tranquillamente processare una lista di frasi (come tutte le altre pipeline)."},{text:"Come al solito, la libreria Transformer di \u{1F917} non funziona.",explain:"Ci rifiutiamo di commentare la tua risposta!"},{text:"Questa pipeline richiede un input pi\xF9 lungo. Quello fornito \xE8 troppo corto.",explain:"Sbagliato. Sappi che per processare testi molto lunghi, questa pipeline li deve troncare."}]}}),se=new w({}),ne=new b({props:{choices:[{text:"Trasferire la conoscenza di un modello pre-addestrato a un nuovo modello, addestrando quest'ultimo sulla stessa banca dati.",explain:"No, in quel caso avremmo a che fare con due versioni dello stesso modello."},{text:"Trasferire la conoscenza di un modello pre-addestrato a un nuovo modello addestrando il secondo con i pesi del primo.",explain:"Corretto. Quando il secondo modello viene addestrato ad un nuovo compito, *trasferisce* la conoscenza del primo modello.",correct:!0},{text:"Trasferire la conoscenza di un modello pre-addestrato a un nuovo modello costruendo il secondo con la stessa architettura del primo.",explain:"L'architettuta \xE8 semplicemente il modo in cui il modello \xE8 costruito. In questo caso, la conoscenza non \xE8 n\xE9 condivisa n\xE9 trasmessa."}]}}),le=new w({}),pe=new b({props:{choices:[{text:"Vero",explain:"Solitamente, il pre-addestramento \xE8 <em>self-supervised</em>, il che significa che le etichette sono create direttamente a partire dall'input (come quando una pipeline predice la parola seguente o indovina parole nascoste).",correct:!0},{text:"Falso",explain:"La risposta non \xE8 corretta."}]}}),ue=new w({}),ce=new b({props:{choices:[{text:"Se un modello fosse un palazzo, l'architettura ne sarebbe il progetto e i pesi le persone che ci vivono.",explain:"In un caso del genere, i pesi sarebbero piuttosto i mattoni e i materiali utilizzati per costruire il palazzo."},{text:"L'architettura \xE8 una cartina per costruire un dato modello, i cui pesi sono le citt\xE0 rappresentate sulla mappa.",explain:"Il problema di questa metafora \xE8 che, solitamente, una cartina rappresenta un'unica realt\xE0 (c'\xE8 una sola citt\xE0 in Francia di nome Parigi). Per una data architettura, possono esistere numerosi pesi."},{text:"Un'architettura \xE8 una successione di funzioni matematiche usate per costruire un modello; i suoi pesi sono i parametri delle funzioni.",explain:"Lo stesso insieme di funzioni matematiche (architettura) pu\xF2 essere utilizzato per costruire modelli diversi utilizzando parametri diversi (pesi).",correct:!0}]}}),me=new w({}),fe=new b({props:{choices:[{text:"Un modello encoder",explain:"Un modello encoder genera una rappresentazione della frase intera che \xE8 pi\xF9 adatta a compiti come la classificazione."},{text:"Un modello decoder",explain:"I modelli decoder sono perfetti per generare testo a partire da un prompt.",correct:!0},{text:"Un modello sequence-to-sequence",explain:"I modelli sequence-to-sequence sono pi\xF9 adatti a compiti di generazione di frasi a partire da frasi input, non da un prompt."}]}}),de=new w({}),he=new b({props:{choices:[{text:"Un modello encoder",explain:"Un modello encoder genera una rappresentazione della frase intera che \xE8 pi\xF9 adatta a compiti come la classificazione."},{text:"Un modello decoder",explain:"I modelli decoder sono capaci di generare un testo di output (come un riassunto), ma non sono in grado di estrarre conoscenze da un contesto, come ad esempio da un testo da riassumere."},{text:"Un modello sequence-to-sequence",explain:"I modelli sequence-to-sequence sono perfetti per compiti di riassunto.",correct:!0}]}}),$e=new w({}),ve=new b({props:{choices:[{text:"Un modello encoder",explain:"Un modello encoder genera una rappresentazione della frase intera che \xE8 pi\xF9 adatta a compiti come la classificazione.",correct:!0},{text:"Un modello decoder",explain:"I modelli decoder sono capaci di generare un testo di output, non di estrarre etichette da frasi."},{text:"Un modello sequence-to-sequence",explain:"I modelli sequence-to-sequence sono pi\xF9 adatti a compiti in cui si genera testo sulla base di una frase input, non di un'etichetta."}]}}),ge=new w({}),we=new b({props:{choices:[{text:"Il modello \xE8 una versione affinata di un modello pre-addestrato, dal quale eredita il bias.",explain:"Nel Transfer Learning, i bias di un modello pre-addestrato si osservano anche nel modello affinato.",correct:!0},{text:"I dati sui quali il modello \xE8 stato addetsrato contengono errori.",explain:"Questa \xE8 la fonte di errori pi\xF9 comune, ma non la sola.",correct:!0},{text:"La misura ottimizzata dal modello \xE8 errata.",explain:"Il modo in cui il modello viene addestrato \xE8 una causa di errori meno ovvia. Un modello ottimizza ciecamente qualsiasi metrica tu scelga, senza ripensamenti.",correct:!0}]}}),{c(){z=r("meta"),Ke=p(),x=r("h1"),C=r("a"),xe=r("span"),c(K.$$.fragment),Ht=p(),qe=r("span"),Ut=v("Quiz di fine capitolo"),Oe=p(),c(O.$$.fragment),De=p(),be=r("p"),jt=v("In questo capitolo abbiamo parlato di molti argomenti! Non preoccuparti se non hai capito tutto nel dettaglio: i prossimi capitoli ti aiuteranno a capire come molte di queste cose funzionano dietro le quinte."),Je=p(),ze=r("p"),Tt=v("Prima di procedere, per\xF2, verifichiamo cos\u2019hai imparato in questo capitolo!"),We=p(),q=r("h3"),H=r("a"),_e=r("span"),c(D.$$.fragment),Lt=p(),J=r("span"),Mt=v("1. Esplora l\u2019Hub e cerca il checkpoint "),ke=r("code"),Ft=v("roberta-large-mnli"),Rt=v(". Quale compito svolge?"),Xe=p(),c(W.$$.fragment),Ye=p(),_=r("h3"),U=r("a"),ye=r("span"),c(X.$$.fragment),Bt=p(),Ee=r("span"),Gt=v("2. 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