इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है. बड़े लैंग्वेज मॉडल: अपना ज्ञान परखें पाथवे पर वापस जाएं इस वाक्यांश में कितने 2-ग्राम (बिग्राम) हैं: they visited New York last week 3 4 5 6 बड़े लैंग्वेज मॉडल के कौनसे एट्रिब्यूट से, उन्हें अन्य तरह के लैंग्वेज मॉडल की तुलना में बेहतर अनुमान लगाने में मदद मिलती है? (लागू होने वाले सभी विकल्प चुनें) जितने जवाब सही लगते हैं उतने जवाब चुनें. एलएलएम में कई और पैरामीटर होते हैं. एलएलएम ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट कैप्चर करते हैं. एलएलएम को ज़्यादा डेटा इस्तेमाल करने की ट्रेनिंग देने की ज़रूरत नहीं होती. एलएलएम से आपको ग़लतफ़हमी नहीं होती. सही या गलत: एक पूरे ट्रांसफ़ॉर्मर में एन्कोडर और डिकोडर दोनों होते हैं. सही गलत एलएलएम को डेटा के एक बहुत बड़े कलेक्शन के साथ ट्रेनिंग दी जाती है. इस कलेक्शन में ये उदाहरण शामिल हैं: My cousin's new fashion line is so cool! किस तरीके से एलएलएम को इस वाक्य, "कूल" को सीखने में मदद मिलती है का मतलब है "बहुत बढ़िया" और इसका मतलब कपड़ों के तापमान से नहीं है? प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग डिकोडर डिस्टिलेशन खुद का ध्यान रखना फ़ाइन-ट्यून बनाम डिस्टिलिंग के बारे में इनमें से कौनसा स्टेटमेंट सही है? फ़ाइन-ट्यूनिंग से, मॉडल में पैरामीटर की संख्या बढ़ जाती है, जबकि डिस्टिलेशन से मॉडल में पैरामीटर की संख्या कम हो जाती है. आम तौर पर, फ़ाइन-ट्यूनिंग से मॉडल के अनुमान की क्वालिटी बेहतर हो जाती है. वहीं, डिस्टिलेशन से आम तौर पर मॉडल के अनुमान की क्वालिटी कम हो जाती है. फ़ाइन-ट्यूनिंग, टेक्स्ट मॉडल पर की जाती है, जबकि डिस्टिलेशन इमेज मॉडल पर की जाती है. ऊपर बताई गई कोई भी बात सही नहीं है. जवाब सबमिट करें error_outline क्विज़ की ग्रेडिंग करने में कोई गड़बड़ी हुई. कृपया फिर से कोशिश करें.