Large Language Models: Testen Sie Ihr Wissen

Lassen Sie uns einen Schnelltest machen! Sie müssen mindestens 4 Fragen richtig beantworten, um dieses Quiz zu bestehen.

1. Wie viele 2 Gramme (Bigramme) sind in der folgenden Wortgruppe enthalten:
   

   they visited New York last week

   3

   4

   5

   6

2. Welche Attribute von Large Language Models helfen ihnen, bessere Vorhersagen zu treffen als andere Arten von Sprachmodellen? Wähle alle zutreffenden Antworten aus.

   Wählen Sie so viele Antworten, wie Sie für richtig halten.

   LLMs enthalten viele weitere Parameter.

   LLMs erfassen mehr Kontext.

   LLMs müssen nicht mit so vielen Daten trainiert werden.

   LLMs halluzinieren nie.

3. Richtig oder falsch: Ein vollständiger Transformer besteht aus einem Encoder und einem Decoder.

   Wahr

   Falsch

4. Ein LLM wird mit einem großen Datenkorpus trainiert, der das folgende Beispiel umfasst:

   My cousin's new fashion line is so cool!

   Welcher Mechanismus hilft dem LLM, zu lernen, dass in diesem Satz „cool“ bedeutet höchstwahrscheinlich „großartig“ und sich nicht auf die Temperatur der Kleidung bezieht?

   Prompt Engineering

   Decoder

   Destillation

   Selbstachtsamkeit

5. Welche der folgenden Aussagen zur Abstimmung im Vergleich zur Destillation trifft zu?

   Durch die Feinabstimmung wird die Anzahl der Parameter im Modell erhöht, während die Destillation die Anzahl der Parameter im Modell verringert.

   Eine Feinabstimmung erhöht in der Regel die Qualität der Vorhersagen des Modells, während die Destillation im Allgemeinen die Qualität der Modellvorhersagen verringert.

   Die Feinabstimmung erfolgt bei Textmodellen, während die Destillation an Bildmodellen durchgeführt wird.

   Keine der oben genannten Aussagen trifft zu.

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