Questions et reponses d'entretien

Example:

Fine-tuning BERT for sentiment analysis versus using BERT as a feature extractor for downstream tasks like text similarity.

Example:

Using BERTTokenizer for tokenizing a sentence into input IDs: tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

Example:

Using 'bert-base-multilingual-cased' to load a multilingual BERT model.

Example:

Using DistilBERT for text classification when computational efficiency is required: from transformers import DistilBertModel

Example:

trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset)
trainer.train()

Example:

Loading the 'IMDB' dataset for sentiment analysis: from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('imdb')

Example:

Fine-tuning BERT on a custom dataset for sentiment analysis.

Example:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
output = model.generate(input_ids)

Example:

Using a pipeline for zero-shot classification: classifier = pipeline('zero-shot-classification')

Example:

BERT for sentiment analysis (classification) vs GPT for text generation.

Example:

RoBERTa can be used in place of BERT for tasks like question answering for improved performance.

Example:

Augmenting text data with synonym replacement or back-translation for NLP tasks.

Example:

Using class weights in the loss function to penalize majority class predictions: torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)