import{S as Or,i as Gr,s as Jr,e as n,k as p,w as c,t as $,M as Wr,c as a,d as t,m as u,a as i,x as d,h as x,b as o,F as r,g as l,y as m,L as Xr,q as f,o as h,B as v,v as Yr}from"../../chunks/vendor-1e8b365d.js";import{I as g}from"../../chunks/IconCopyLink-483c28ba.js";import{C as or}from"../../chunks/CodeBlock-e5764662.js";import{Q as q}from"../../chunks/Question-31426fe2.js";function Zr(lr){let b,De,w,U,be,K,Lt,we,Ut,Ke,ge,Ht,Oe,qe,Qt,Ge,y,H,ye,O,jt,G,Tt,_e,Mt,Ft,Je,J,We,_,Q,Ee,W,It,ke,Rt,Xe,X,Ye,Y,Ze,E,j,Pe,Z,Vt,Ae,Bt,et,ee,tt,te,rt,k,T,Se,re,Dt,Ne,Kt,st,se,nt,ne,at,P,M,ze,ae,Ot,Ce,Gt,it,ie,ot,A,F,Le,oe,Jt,Ue,Wt,lt,le,pt,S,I,He,pe,Xt,Qe,Yt,ut,ue,ct,N,R,je,ce,Zt,Te,er,dt,de,mt,z,V,Me,me,tr,Fe,rr,ft,fe,ht,C,B,Ie,he,sr,Re,nr,vt,ve,$t,L,D,Ve,$e,ar,Be,ir,xt,xe,gt;return K=new g({}),O=new g({}),J=new q({props:{choices:[{text:"R\xE9sum\xE9 de texte",explain:'Regardez \xE0 nouveau sur la <a href="https://huggingface.co/roberta-large-mnli">page roberta-large-mnli</a>.'},{text:"Classification de texte",explain:"Pour \xEAtre plus pr\xE9cis, il classifie si deux phrases sont logiquement li\xE9es entre elles parmis trois possibilit\xE9s (contradiction, neutre, lien) \u2014 une t\xE2che aussi appel\xE9e <em>inference de langage naturel</em>.",correct:!0},{text:"G\xE9n\xE9ration de texte",explain:'Regardez \xE0 nouveau sur la <a href="https://huggingface.co/roberta-large-mnli">page roberta-large-mnli</a>.'}]}}),W=new g({}),X=new or({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>)`}}),Y=new q({props:{choices:[{text:'Ce code renvoie les scores de classification pour cette phrase, avec les labels "positive" ou "negative".',explain:"C'est incorrect \u2014 cela correspondrait \xE0 un pipeline <code>d'analyse de sentiment</code>."},{text:"Ce code renvoie un texte g\xE9n\xE9r\xE9 qui compl\xE8te cette phrase.",explain:"C'est incorrect - cela correspondrait \xE0 un pipeline de <code>g\xE9n\xE9ration de texte</code>."},{text:"Ce code renvoie les entit\xE9s nomm\xE9es dans cette phrase, telles que personnes, organisations ou lieux.",explain:'De plus, avec <code>grouped_entities=True</code>, il regroupera les mots appartenant \xE0 la m\xEAme entit\xE9, comme "Hugging Face".',correct:!0}]}}),Z=new g({}),ee=new or({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>)`}}),te=new q({props:{choices:[{text:"This &#60;mask> has been waiting for you.",explain:"Ceci est incorrect. Regardez la description du mod\xE8le <code>bert-base-cased</code> et essayez de trouver votre erreur."},{text:"This [MASK] has been waiting for you.",explain:"Correct! Le mod\xE8le utilise [MASK] comme mot-masque.",correct:!0},{text:"This man has been waiting for you.",explain:"Ceci est incorrect, car ce pipeline permet de remplacer les mot manquants, donc il a besoin d'un mot-masque."}]}}),re=new g({}),se=new or({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>)`}}),ne=new q({props:{choices:[{text:"Ce pipeline n\xE9cessite que des labels soient donn\xE9s pour classifier ce texte.",explain:"Vrai \u2014 le code doit inclure <code>candidate_labels=[...]</code>.",correct:!0},{text:"Ce pipeline n\xE9cessite que des phrases soient donn\xE9es, pas juste une phrase.",explain:"C'est incorrect, bien que ce pipeline peut prendre une liste de phrases \xE0 traiter (comme tous les autres pipelines)."},{text:"La biblioth\xE8que \u{1F917} Transformers est cass\xE9e, comme d'habitude.",explain:"Nous n'avons aucun commentaire pour cette r\xE9ponse !"},{text:"Ce pipeline n\xE9cessite des phrases plus longues, car celle-ci est trop courte.",explain:"C'est incorrect. Notez qu'un texte tr\xE8s long sera tronqu\xE9 lorsqu'il sera trait\xE9 par ce pipeline."}]}}),ae=new g({}),ie=new q({props:{choices:[{text:"Transf\xE9rer les connaissances d'un mod\xE8le pr\xE9-entra\xEEn\xE9 vers un nouveau mod\xE8le en entra\xEEnant le nouveau mod\xE8le sur le m\xEAme jeu de donn\xE9es.",explain:"Non, cela donnerait deux versions du m\xEAme mod\xE8le."},{text:"Transf\xE9rer les connaissances d'un mod\xE8le pr\xE9-entra\xEEn\xE9 vers un nouveau mod\xE8le en initialisant le second mod\xE8le avec les poids du premier.",explain:"Correct: quand le second mod\xE8le est entra\xEEn\xE9 sur une nouvelle t\xE2che, il *transf\xE8re* les connaissances du premier mod\xE8le.",correct:!0},{text:"Transf\xE9rer les connaissances d'un mod\xE8le pr\xE9-entra\xEEn\xE9 vers un nouveau mod\xE8le en construisant le second mod\xE8le avec la m\xEAme architecture que le premier.",explain:"C'est incorrect, l'architecture correspond uniquement \xE0 la structure du mod\xE8le, pas \xE0 ses connaissances. Il n'y a donc pas de connaissances \xE0 transf\xE9rer dans ce cas."}]}}),oe=new g({}),le=new q({props:{choices:[{text:"Vrai",explain:"Correct, le pr\xE9-entra\xEEnement est normalement <em>self-supervised</em>, ce qui signifie que les labels sont cr\xE9\xE9s automatiquement \xE0 partir des donn\xE9es d'entr\xE9e (comme pr\xE9dire le mot suivant ou remplacer des mots masqu\xE9s).",correct:!0},{text:"Faux",explain:"Ce n'est pas la bonne r\xE9ponse."}]}}),pe=new g({}),ue=new q({props:{choices:[{text:"Si un mod\xE8le est un b\xE2timent, son architecture est le plan de construction et les poids repr\xE9sentent les personnes qui vivent dedans.",explain:"Si on suit cette m\xE9taphore, les poids seraient plut\xF4t les briques et les mat\xE9riaux utilis\xE9s pour construire le b\xE2timent."},{text:"Une architecture est une carte pour construire un mod\xE8le et les poids sont les villes repr\xE9sent\xE9es sur la carte.",explain:"Le probl\xE8me avec cette m\xE9taphore est que la carte repr\xE9sente une r\xE9alit\xE9 existante (il n'y a qu'une seule ville nomm\xE9e Paris en France). Pour une architecture donn\xE9e, plusieurs poids sont possibles."},{text:"Une architecture est une succession de fonctions math\xE9matiques permettant de construire un mod\xE8le et les poids sont les param\xE8tres de ces fonctions.",explain:"Le m\xEAme ensemble de fonctions math\xE9matiques peut \xEAtre utilis\xE9 pour construire plusieurs mod\xE8les avec diff\xE9rents param\xE8tres (poids).",correct:!0}]}}),ce=new g({}),de=new q({props:{choices:[{text:"Un mod\xE8le encodeur",explain:"Un mod\xE8le encodeur g\xE9n\xE8re une repr\xE9sentation de la phrase enti\xE8re qui est plus adapt\xE9e \xE0 des t\xE2ches de classification."},{text:"Un mod\xE8le d\xE9codeur",explain:"Les mod\xE8les d\xE9codeurs sont id\xE9aux pour g\xE9n\xE9rer du texte \xE0 partir d'une instruction.",correct:!0},{text:"Un mod\xE8le de s\xE9quence-\xE0-s\xE9quence",explain:"Les mod\xE8les de s\xE9quence-\xE0-s\xE9quence sont plus adapt\xE9s pour des t\xE2ches qui n\xE9cessitent de g\xE9n\xE9rer des phrases \xE0 partir d'un texte donn\xE9 en entr\xE9e, pas un texte g\xE9n\xE9r\xE9 \xE0 partir d'une demande."}]}}),me=new g({}),fe=new q({props:{choices:[{text:"Un mod\xE8le encodeur",explain:"Un mod\xE8le encodeur g\xE9n\xE8re une repr\xE9sentation de la phrase enti\xE8re qui est plus adapt\xE9e \xE0 des t\xE2ches de classification."},{text:"Un mod\xE8le d\xE9codeur",explain:"Les mod\xE8les d\xE9codeurs sont bien pour g\xE9n\xE9rer du texte (comme les r\xE9sum\xE9s), mais ils n'ont pas la capacit\xE9 d'exploiter un contexte comme un texte entier pour en faire un r\xE9sum\xE9."},{text:"Un mod\xE8le de s\xE9quence-\xE0-s\xE9quence",explain:"Les mod\xE8les de s\xE9quence-\xE0-s\xE9quence sont id\xE9aux pour g\xE9n\xE9rer des r\xE9sum\xE9s de texte \xE0 partir d'un texte entier.",correct:!0}]}}),he=new g({}),ve=new q({props:{choices:[{text:"Un mod\xE8le encodeur",explain:"Un mod\xE8le encodeur g\xE9n\xE8re une repr\xE9sentation de la phrase enti\xE8re qui est donc parfaitement adapt\xE9 \xE0 des t\xE2ches comme la classification.",correct:!0},{text:"Un mod\xE8le d\xE9codeur",explain:"Les mod\xE8les d\xE9codeurs sont id\xE9aux pour g\xE9n\xE9rer du texte, mais pas pour extraire un label \xE0 partir d'une phrase."},{text:"Un mod\xE8le de s\xE9quence-\xE0-s\xE9quence",explain:"Les mod\xE8les de s\xE9quence-\xE0-s\xE9quence sont plus adapt\xE9s pour des t\xE2ches qui n\xE9cessitent de g\xE9n\xE9rer des phrases \xE0 partir d'un texte donn\xE9 en entr\xE9e, pas pour extraire un label \xE0 partir d'une phrase."}]}}),$e=new g({}),xe=new q({props:{choices:[{text:"Le mod\xE8le est une version fine-tun\xE9e d'un mod\xE8le pr\xE9-entra\xEEn\xE9 et il a conserv\xE9 ses biais.",explain:"Lors de l'utilisation du transfer learning, les biais du mod\xE8le pr\xE9-entra\xEEn\xE9 perdurent dans le mod\xE8le fine-tun\xE9.",correct:!0},{text:"Le mod\xE8le a \xE9t\xE9 entra\xEEn\xE9 sur des donn\xE9es qui sont biais\xE9es.",explain:"Ceci repr\xE9sente la source de biais la plus \xE9vidente, mais n'est pas la seule possible.",correct:!0},{text:"La m\xE9trique optimis\xE9e lors de l'entra\xEEnement du mod\xE8le est biais\xE9e.",explain:"Une source moins \xE9vidente est la fa\xE7on dont le mod\xE8le est entra\xEEn\xE9. Votre mod\xE8le va de fa\xE7on aveugle optimiser la m\xE9trique que vous avez s\xE9lectionn\xE9e, sans prendre aucun recul.",correct:!0}]}}),{c(){b=n("meta"),De=p(),w=n("h1"),U=n("a"),be=n("span"),c(K.$$.fragment),Lt=p(),we=n("span"),Ut=$("Questionnaire de fin de chapitre"),Ke=p(),ge=n("p"),Ht=$("Ce chapitre a couvert un grand nombre de notions ! Ne vous inqui\xE9tez pas si vous n\u2019avez pas compris tous les d\xE9tails, car les chapitres suivants vous aideront \xE0 comprendre comment les choses fonctionnent concr\xE8tement."),Oe=p(),qe=n("p"),Qt=$("Mais avant d\u2019aller plus loin, prenons un instant pour voir ce que vous avez appris dans ce chapitre !"),Ge=p(),y=n("h3"),H=n("a"),ye=n("span"),c(O.$$.fragment),jt=p(),G=n("span"),Tt=$("1. Explorez le Hub et cherchez le mod\xE8le "),_e=n("code"),Mt=$("roberta-large-mnli"),Ft=$(". Quelle est la t\xE2che qu\u2019il effectue ?"),Je=p(),c(J.$$.fragment),We=p(),_=n("h3"),Q=n("a"),Ee=n("span"),c(W.$$.fragment),It=p(),ke=n("span"),Rt=$("2. 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Parmi ces types de mod\xE8les, quel est le plus appropri\xE9 pour le r\xE9sum\xE9 de texte ?"),Fr.forEach(t),Nt.forEach(t),ft=u(e),d(fe.$$.fragment,e),ht=u(e),C=a(e,"H3",{class:!0});var zt=i(C);B=a(zt,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Ir=i(B);Ie=a(Ir,"SPAN",{});var Rr=i(Ie);d(he.$$.fragment,Rr),Rr.forEach(t),Ir.forEach(t),sr=u(zt),Re=a(zt,"SPAN",{});var Vr=i(Re);nr=x(Vr,"10. Quel type de mod\xE8le utiliseriez-vous pour classifier des entr\xE9es de texte en fonction de certains labels ?"),Vr.forEach(t),zt.forEach(t),vt=u(e),d(ve.$$.fragment,e),$t=u(e),L=a(e,"H3",{class:!0});var Ct=i(L);D=a(Ct,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Br=i(D);Ve=a(Br,"SPAN",{});var Dr=i(Ve);d($e.$$.fragment,Dr),Dr.forEach(t),Br.forEach(t),ar=u(Ct),Be=a(Ct,"SPAN",{});var Kr=i(Be);ir=x(Kr,"11. 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