Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"คำถามท้ายบท","local":"คำถามทายบท","sections":[{"title":"1. ใน emotion dataset ซึ่งได้รวบรวมข้อความ Twitter ที่มีการ labeled ว่าแต่ละข้อความนั้นเป็นข้อความที่มีอารมณ์แบบใด ลองค้นข้อมูลดูจาก Hub และอ่าน dataset card ดูแล้วตอบว่า ข้อใดไม่ใช่หนึ่งในอารมณ์พื้นฐานของ dataset นี้?","local":"1-ใน-emotion-dataset-ซงไดรวบรวมขอความ-twitter-ทมการ-labeled-วาแตละขอความนนเปนขอความทมอารมณแบบใด-ลองคนขอมลดจาก-hub-และอาน-dataset-card-ดแลวตอบวา-ขอใดไมใชหนงในอารมณพนฐานของ-dataset-น","sections":[],"depth":3},{"title":"2. ลองหาข้อมูล ar_sarcasm dataset ใน Hub ดูว่ามันสามารถทำ Task อะไรได้บ้าง?","local":"2-ลองหาขอมล-arsarcasm-dataset-ใน-hub-ดวามนสามารถทำ-task-อะไรไดบาง","sections":[],"depth":3},{"title":"3. โมเดล BERT ต้องการข้อมูลนำเข้า เป็นคู่ประโยคในลักษณะใด?","local":"3-โมเดล-bert-ตองการขอมลนำเขา-เปนคประโยคในลกษณะใด","sections":[],"depth":3},{"title":"4. ข้อใดเป็นประโยชน์ที่ได้จากการใช้เมธอด Dataset.map() ?","local":"4-ขอใดเปนประโยชนทไดจากการใชเมธอด-datasetmap-","sections":[],"depth":3},{"title":"5. dynamic padding หมายถึงอะไร?","local":"5-dynamic-padding-หมายถงอะไร","sections":[],"depth":3},{"title":"6. ข้อใดคือหน้าที่ของฟังก์ชั่น collate?","local":"6-ขอใดคอหนาทของฟงกชน-collate","sections":[],"depth":3},{"title":"7. จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณสร้างออพเจ็กต์ของคลาส AutoModelForXxx ตัวหนึ่งซึ่งมี pretrained language model (เช่น bert-base-uncased ) เพื่อนำไปทำ task ที่แตกต่างไปจาก task ที่เคยเทรนไว้?","local":"7-จะเกดอะไรขนถาคณสรางออพเจกตของคลาส-automodelforxxx-ตวหนงซงม-pretrained-language-model-เชน-bert-base-uncased--เพอนำไปทำ-task-ทแตกตางไปจาก-task-ทเคยเทรนไว","sections":[],"depth":3},{"title":"8. ข้อใดคือหน้าที่ของ TrainingArguments ?","local":"8-ขอใดคอหนาทของ-trainingarguments-","sections":[],"depth":3},{"title":"9. ทำไมคุณจึงควรใช้ไลบรารี่ 🤗 Accelerate?","local":"9-ทำไมคณจงควรใชไลบราร--accelerate","sections":[],"depth":3},{"title":"4. จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณสร้างออพเจ็กต์ของคลาส AutoModelForXxx ตัวหนึ่งซึ่งมี pretrained language model (เช่น bert-base-uncased ) เพื่อนำไปทำ task ที่แตกต่างไปจาก task ที่เคยเทรนไว้?","local":"4-จะเกดอะไรขนถาคณสรางออพเจกตของคลาส-automodelforxxx-ตวหนงซงม-pretrained-language-model-เชน-bert-base-uncased--เพอนำไปทำ-task-ทแตกตางไปจาก-task-ทเคยเทรนไว","sections":[],"depth":3},{"title":"5. โมเดล TensorFlow จาก transformers นั้นเป็นโมเดล Keras อยู่แล้ว การที่เป็นแบบนี้นั้นมีประโยชน์อะไรบ้าง?","local":"5-โมเดล-tensorflow-จาก-transformers-นนเปนโมเดล-keras-อยแลว-การทเปนแบบนนนมประโยชนอะไรบาง","sections":[],"depth":3},{"title":"6. คุณสามารถสร้าง metric ของคุณเองได้อย่างไร?","local":"6-คณสามารถสราง-metric-ของคณเองไดอยางไร","sections":[],"depth":3}],"depth":1}"/> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/entry/start.BW0FzZad.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/iiSWfblf.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/DClKtzkC.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/entry/app.0nrc6p8-.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/qDsaV5xM.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/DAcRH6O-.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/BSvOo0bY.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/DsnmJJEf.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/nodes/0.CvqxT1SC.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/DO68AkFq.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/nodes/27.DzC7F0kJ.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/CY2X-9Af.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/DAT0v8Wh.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/czD0MJgF.js" rel="modulepreload"> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/chunks/B85Um_cN.js" rel="modulepreload"> | |
| <!--45qh00--><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"คำถามท้ายบท","local":"คำถามทายบท","sections":[{"title":"1. ใน emotion dataset ซึ่งได้รวบรวมข้อความ Twitter ที่มีการ labeled ว่าแต่ละข้อความนั้นเป็นข้อความที่มีอารมณ์แบบใด ลองค้นข้อมูลดูจาก Hub และอ่าน dataset card ดูแล้วตอบว่า ข้อใดไม่ใช่หนึ่งในอารมณ์พื้นฐานของ dataset นี้?","local":"1-ใน-emotion-dataset-ซงไดรวบรวมขอความ-twitter-ทมการ-labeled-วาแตละขอความนนเปนขอความทมอารมณแบบใด-ลองคนขอมลดจาก-hub-และอาน-dataset-card-ดแลวตอบวา-ขอใดไมใชหนงในอารมณพนฐานของ-dataset-น","sections":[],"depth":3},{"title":"2. ลองหาข้อมูล ar_sarcasm dataset ใน Hub ดูว่ามันสามารถทำ Task อะไรได้บ้าง?","local":"2-ลองหาขอมล-arsarcasm-dataset-ใน-hub-ดวามนสามารถทำ-task-อะไรไดบาง","sections":[],"depth":3},{"title":"3. โมเดล BERT ต้องการข้อมูลนำเข้า เป็นคู่ประโยคในลักษณะใด?","local":"3-โมเดล-bert-ตองการขอมลนำเขา-เปนคประโยคในลกษณะใด","sections":[],"depth":3},{"title":"4. ข้อใดเป็นประโยชน์ที่ได้จากการใช้เมธอด Dataset.map() ?","local":"4-ขอใดเปนประโยชนทไดจากการใชเมธอด-datasetmap-","sections":[],"depth":3},{"title":"5. dynamic padding หมายถึงอะไร?","local":"5-dynamic-padding-หมายถงอะไร","sections":[],"depth":3},{"title":"6. ข้อใดคือหน้าที่ของฟังก์ชั่น collate?","local":"6-ขอใดคอหนาทของฟงกชน-collate","sections":[],"depth":3},{"title":"7. จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณสร้างออพเจ็กต์ของคลาส AutoModelForXxx ตัวหนึ่งซึ่งมี pretrained language model (เช่น bert-base-uncased ) เพื่อนำไปทำ task ที่แตกต่างไปจาก task ที่เคยเทรนไว้?","local":"7-จะเกดอะไรขนถาคณสรางออพเจกตของคลาส-automodelforxxx-ตวหนงซงม-pretrained-language-model-เชน-bert-base-uncased--เพอนำไปทำ-task-ทแตกตางไปจาก-task-ทเคยเทรนไว","sections":[],"depth":3},{"title":"8. ข้อใดคือหน้าที่ของ TrainingArguments ?","local":"8-ขอใดคอหนาทของ-trainingarguments-","sections":[],"depth":3},{"title":"9. ทำไมคุณจึงควรใช้ไลบรารี่ 🤗 Accelerate?","local":"9-ทำไมคณจงควรใชไลบราร--accelerate","sections":[],"depth":3},{"title":"4. จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณสร้างออพเจ็กต์ของคลาส AutoModelForXxx ตัวหนึ่งซึ่งมี pretrained language model (เช่น bert-base-uncased ) เพื่อนำไปทำ task ที่แตกต่างไปจาก task ที่เคยเทรนไว้?","local":"4-จะเกดอะไรขนถาคณสรางออพเจกตของคลาส-automodelforxxx-ตวหนงซงม-pretrained-language-model-เชน-bert-base-uncased--เพอนำไปทำ-task-ทแตกตางไปจาก-task-ทเคยเทรนไว","sections":[],"depth":3},{"title":"5. โมเดล TensorFlow จาก transformers นั้นเป็นโมเดล Keras อยู่แล้ว การที่เป็นแบบนี้นั้นมีประโยชน์อะไรบ้าง?","local":"5-โมเดล-tensorflow-จาก-transformers-นนเปนโมเดล-keras-อยแลว-การทเปนแบบนนนมประโยชนอะไรบาง","sections":[],"depth":3},{"title":"6. คุณสามารถสร้าง metric ของคุณเองได้อย่างไร?","local":"6-คณสามารถสราง-metric-ของคณเองไดอยางไร","sections":[],"depth":3}],"depth":1}"/><!----> | |
| <link href="/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="bg-white leading-none border border-gray-100 rounded-lg flex p-0.5 w-56 text-sm mb-4"><!--[--><a class="flex justify-center flex-1 py-1.5 px-2.5 focus:outline-none !no-underline rounded-l bg-red-50 dark:bg-transparent text-red-600" href="?fw=pt"><!--[--><svg class="mr-1.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><defs><clipPath id="a"><rect x="3.05" y="0.5" width="25.73" height="31" fill="none"></rect></clipPath></defs><g clip-path="url(#a)"><path d="M24.94,9.51a12.81,12.81,0,0,1,0,18.16,12.68,12.68,0,0,1-18,0,12.81,12.81,0,0,1,0-18.16l9-9V5l-.84.83-6,6a9.58,9.58,0,1,0,13.55,0ZM20.44,9a1.68,1.68,0,1,1,1.67-1.67A1.68,1.68,0,0,1,20.44,9Z" fill="#ee4c2c"></path></g></svg><!--]--> Pytorch</a><a class="flex justify-center flex-1 py-1.5 px-2.5 focus:outline-none !no-underline rounded-r text-gray-500 filter grayscale" href="?fw=tf"><!--[--><svg class="mr-1.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" focusable="false" role="img" width="0.94em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 274"><path d="M145.726 42.065v42.07l72.861 42.07v-42.07l-72.86-42.07zM0 84.135v42.07l36.43 21.03V105.17L0 84.135zm109.291 21.035l-36.43 21.034v126.2l36.43 21.035v-84.135l36.435 21.035v-42.07l-36.435-21.034V105.17z" fill="#E55B2D"></path><path d="M145.726 42.065L36.43 105.17v42.065l72.861-42.065v42.065l36.435-21.03v-84.14zM255.022 63.1l-36.435 21.035v42.07l36.435-21.035V63.1zm-72.865 84.135l-36.43 21.035v42.07l36.43-21.036v-42.07zm-36.43 63.104l-36.436-21.035v84.135l36.435-21.035V210.34z" fill="#ED8E24"></path><path d="M145.726 0L0 84.135l36.43 21.035l109.296-63.105l72.861 42.07L255.022 63.1L145.726 0zm0 126.204l-36.435 21.03l36.435 21.036l36.43-21.035l-36.43-21.03z" fill="#F8BF3C"></path></svg><!--]--> TensorFlow</a><!--]--></div><!----> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span>Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="คำถามทายบท" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#คำถามทายบท"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>คำถามท้ายบท</span></h1><!--]--><!----> <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-3-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"/></a><!----> <!--[-1--><!--]--> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <p>ทดสอบความรู้ที่คุณได้เรียนมาจากบทนี้กัน!</p> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="1-ใน-emotion-dataset-ซงไดรวบรวมขอความ-twitter-ทมการ-labeled-วาแตละขอความนนเปนขอความทมอารมณแบบใด-ลองคนขอมลดจาก-hub-และอาน-dataset-card-ดแลวตอบวา-ขอใดไมใชหนงในอารมณพนฐานของ-dataset-น" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#1-ใน-emotion-dataset-ซงไดรวบรวมขอความ-twitter-ทมการ-labeled-วาแตละขอความนนเปนขอความทมอารมณแบบใด-ลองคนขอมลดจาก-hub-และอาน-dataset-card-ดแลวตอบวา-ขอใดไมใชหนงในอารมณพนฐานของ-dataset-น"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>1. ใน emotion dataset ซึ่งได้รวบรวมข้อความ Twitter ที่มีการ labeled ว่าแต่ละข้อความนั้นเป็นข้อความที่มีอารมณ์แบบใด ลองค้นข้อมูลดูจาก Hub และอ่าน dataset card ดูแล้วตอบว่า ข้อใดไม่ใช่หนึ่งในอารมณ์พื้นฐานของ dataset นี้?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Joy<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Love<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Confusion<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Surprise<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="2-ลองหาขอมล-arsarcasm-dataset-ใน-hub-ดวามนสามารถทำ-task-อะไรไดบาง" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#2-ลองหาขอมล-arsarcasm-dataset-ใน-hub-ดวามนสามารถทำ-task-อะไรไดบาง"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>2. ลองหาข้อมูล ar_sarcasm dataset ใน Hub ดูว่ามันสามารถทำ Task อะไรได้บ้าง?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Sentiment classification (การจำแนกอารมณ์ของข้อความ)<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->Machine translation (การแปลภาษา)<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->Named entity recognition (การจำแนกหน่วยย่อยของประโยค)<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->Question answering (การตอบคำถาม)<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="3-โมเดล-bert-ตองการขอมลนำเขา-เปนคประโยคในลกษณะใด" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#3-โมเดล-bert-ตองการขอมลนำเขา-เปนคประโยคในลกษณะใด"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>3. โมเดล BERT ต้องการข้อมูลนำเข้า เป็นคู่ประโยคในลักษณะใด?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->Tokens_of_sentence_1 [SEP] Tokens_of_sentence_2<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->[CLS] Tokens_of_sentence_1 Tokens_of_sentence_2<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->[CLS] Tokens_of_sentence_1 [SEP] Tokens_of_sentence_2 [SEP]<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->[CLS] Tokens_of_sentence_1 [SEP] Tokens_of_sentence_2<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[0--><!--[2--><h3 class="relative group"><a id="4-ขอใดเปนประโยชนทไดจากการใชเมธอด-datasetmap-" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#4-ขอใดเปนประโยชนทไดจากการใชเมธอด-datasetmap-"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>4. ข้อใดเป็นประโยชน์ที่ได้จากการใช้เมธอด Dataset.map() ?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->มีการเก็บผลลัพธ์ของฟังก์ชั่นไว้ใน cache ทำให้คุณไม่ต้องเสียเวลาเพิ่มเติมหากมีการรันโค้ดใหม่<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->มันสามารถใช้ multiprocessing ทำให้ประมวลผลได้เร็วกว่าการใช้ฟังก์ชั่นกับ element แต่ละตัวใน dataset<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->มันไม่ได้โหลดเอา dataset ทั้งหมดเข้าไปใน memory แต่จะบันทึกผลลัพธ์เมื่อประมวลผล element แต่ละตัวเสร็จ<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="5-dynamic-padding-หมายถงอะไร" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#5-dynamic-padding-หมายถงอะไร"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>5. dynamic padding หมายถึงอะไร?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->หมายถึงการเติมข้อมูลในแต่ละ batch ให้เท่ากับข้อมูลที่ยาวที่สุดใน dataset<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->หมายถึงการเติมข้อมูลในแต่ละ batch ให้เท่ากับข้อมูลที่ยาวที่สุดใน batch นั้น<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->หมายถึงการเติมข้อมูลเพื่อให้แต่ละประโยคมีจำนวน token เท่ากับประโยคก่อนหน้าใน dataset.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="6-ขอใดคอหนาทของฟงกชน-collate" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#6-ขอใดคอหนาทของฟงกชน-collate"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>6. ข้อใดคือหน้าที่ของฟังก์ชั่น collate?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->เพื่อทำให้มั่นใจว่าทุก sequences ใน dataset มีความยาวเท่ากัน<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->เพื่อเก็บข้อมูลเข้ามาทำเป็น batch อย่างเหมาะสม<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->เพื่อประมวลผลข้อมูลทั้ง dataset.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->เพื่อตัด sequences ทุกตัวใน dataset.<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="7-จะเกดอะไรขนถาคณสรางออพเจกตของคลาส-automodelforxxx-ตวหนงซงม-pretrained-language-model-เชน-bert-base-uncased--เพอนำไปทำ-task-ทแตกตางไปจาก-task-ทเคยเทรนไว" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#7-จะเกดอะไรขนถาคณสรางออพเจกตของคลาส-automodelforxxx-ตวหนงซงม-pretrained-language-model-เชน-bert-base-uncased--เพอนำไปทำ-task-ทแตกตางไปจาก-task-ทเคยเทรนไว"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>7. จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณสร้างออพเจ็กต์ของคลาส AutoModelForXxx ตัวหนึ่งซึ่งมี pretrained language model (เช่น bert-base-uncased ) เพื่อนำไปทำ task ที่แตกต่างไปจาก task ที่เคยเทรนไว้?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->ไม่มีอะไรเกิดขึ้น แต่คุณจะได้รับข้อความ warning<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->head ของ pretrained model จะถูกตัดทิ้งไป และจะมีการสร้าง head ใหม่ให้เหมาะสมกับ task นั้นขึ้นมาแทนที่<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->head ของ pretrained model จะถูกตัดทิ้งไป<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->ไม่มีอะไรเกิดขึ้น เนื่องจากเราสามารถ fine tune โมเดลให้ทำ task ที่ต่างออกไปได้<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="8-ขอใดคอหนาทของ-trainingarguments-" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#8-ขอใดคอหนาทของ-trainingarguments-"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>8. ข้อใดคือหน้าที่ของ TrainingArguments ?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->เพื่อเก็บ hyperparameters ทุกตัวที่ใช้ในการเทรนและประเมินผลโมเดลด้วย <code>Trainer</code><!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->เพื่อกำหนดขนาดของโมเดล<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->เพื่อเก็บ hyperparameters ที่ใช้ในการประเมินผลโมเดล<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->เพื่อเก็บ hyperparameters ที่ใช้ในการเทรนโมเดล<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----> <!--[2--><h3 class="relative group"><a id="9-ทำไมคณจงควรใชไลบราร--accelerate" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#9-ทำไมคณจงควรใชไลบราร--accelerate"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span>9. ทำไมคุณจึงควรใช้ไลบรารี่ 🤗 Accelerate?</span></h3><!--]--><!----> <div><form><!--[--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"/> <!---->เพื่อเรียกใช้โมเดลที่ทำงานได้เร็วกว่า<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"/> <!---->มันมี high-level API ให้ใช้ ฉันจึงไม่ต้องเขียนลูปในการเทรนเอง<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"/> <!---->ช่วยให้ลูปในการเทรนของคุณใช้การได้กับ distributed setup<!----></label> <!--[-1--><!--]--><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="3"/> <!---->มันมีฟังก์ชั่น optimization ให้เลือกใช้มากกว่า<!----></label> <!--[-1--><!--]--><!--]--> <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled="">Submit</button> <!--[-1--><!--]--></div></form></div><!----><!--]--> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter3/6.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]--> | |
| <script> | |
| { | |
| __sveltekit_1jedquv = { | |
| base: "/docs/course/pr_1306/th", | |
| assets: "/docs/course/pr_1306/th" | |
| }; | |
| const element = document.currentScript.parentElement; | |
| Promise.all([ | |
| import("/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/entry/start.BW0FzZad.js"), | |
| import("/docs/course/pr_1306/th/_app/immutable/entry/app.0nrc6p8-.js") | |
| ]).then(([kit, app]) => { | |
| kit.start(app, element, { | |
| node_ids: [0, 27], | |
| data: [null,null], | |
| form: null, | |
| error: null | |
| }); | |
| }); | |
| } | |
| </script> | |
Xet Storage Details
- Size:
- 45.9 kB
- Xet hash:
- 41a9d1d226e266b8dbc9c09e46a4382aad44dc9280e0154e30cb470b9abacf80
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.