Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API. Большие языковые модели: проверьте свои знания Вернуться к курсу Сколько 2-грамм (биграмм) присутствует в следующем словосочетании: they visited New York last week 3 4 5 6 Какие атрибуты больших языковых моделей помогают им делать более точные прогнозы, чем другие типы языковых моделей? (Выберите все, что подходит) Выбирайте столько ответов, сколько считаете нужным. LLM содержат гораздо больше параметров. LLM фиксируют больше контекста. LLM не нужно обучаться на таком большом количестве данных. У студентов-магистров никогда не бывает галлюцинаций. Верно или неверно: полный преобразователь состоит из кодера и декодера. Истинный ЛОЖЬ LLM обучается на большом массиве данных, который включает следующий пример: My cousin's new fashion line is so cool! Какой механизм помогает LLM понять, что в этом предложении слово «прохладно», скорее всего, означает «отлично» и не относится к температуре одежды? Оперативное проектирование Декодер Дистилляция внимание к себе Какое из следующих утверждений о тонкой настройке и дистилляции верно? Точная настройка увеличивает количество параметров в модели, тогда как дистилляция уменьшает количество параметров в модели. Точная настройка обычно повышает качество прогнозов модели, тогда как дистилляция обычно снижает качество прогнозов модели. Точная настройка выполняется на текстовых моделях, тогда как дистилляция выполняется на моделях изображений. Ничто из вышеперечисленного не соответствует действительности. Отправить ответы error_outline При определении оценки по тесту произошла ошибка. Повторите попытку.
