اختبار مرتبط بالدليل · متوسط المستوى

اختبار نمذجة اللغة المقنعة

فهم نمذجة اللغة المقنعة ونظام اختيار الرمز المميز لـ BERT والبدائل اللاحقة للتدريب المسبق ثنائي الاتجاه.

مسارات الدليل ذات الصلةنمذجة اللغة المقنعة
سؤال 1 من 8

ما هي مهمة التدريب الأساسية في نمذجة اللغة المقنعة؟

معاينة كل سؤال8 أسئلة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

  1. ما هي مهمة التدريب الأساسية في نمذجة اللغة المقنعة؟
    • توقع الكلمات المخفية عمدا من السياق المحيط
    • توقع الكلمة التالية بعد الجملة
    • ترجمة النص بين لغتين
    • ترتيب الجمل حسب صحتها النحوية
  2. ما هي النسبة المئوية تقريبًا للرموز المميزة التي يخفيها BERT عادةً أثناء التدريب المسبق؟
    • حوالي 50%
    • حوالي 15%
    • حوالي 1%
    • حوالي 90%
  3. لماذا تعطي الامتيازات والرهون البحرية فهمًا نموذجيًا ثنائي الاتجاه؟
    • يقرأ الجمل إلى الوراء
    • ويستخدم نموذجين منفصلين
    • يهتم كل رمز بالكلمات الموجودة على يساره ويمينه
    • فهو ينظر فقط إلى الكلمة السابقة
  4. في مخطط إخفاء BERT، ماذا يحدث لحوالي 10% من المواضع المحددة بدلاً من أن تصبح [MASK]؟
    • يتم حذفها بالكامل
    • فهي مكررة
    • يتم رسملتها
    • يتم استبدالها بكلمة عشوائية
  5. في أي المواقف يتم حساب خسارة الامتيازات والرهون البحرية؟
    • فقط المواقف المقنعة
    • كل رمز في الجملة
    • فقط الرموز الأولى والأخيرة
    • علامات الترقيم فقط
  6. بالمقارنة مع التنبؤ بالرمز التالي، ما الذي تتداوله الامتيازات والرهون البحرية؟
    • القدرة على استخدام السياق
    • القدرة على توليد نص بطلاقة من اليسار إلى اليمين
    • الوصول إلى المفردات
    • استخدام الاهتمام
  7. How does RoBERTa’s dynamic masking differ from BERT’s original setup?
    • It masks only the first token of every sentence
    • It predicts future tokens with a causal decoder
    • The masked positions can be regenerated across training passes instead of remaining fixed
    • It replaces all masked tokens with random numbers
  8. What auxiliary objective did the original BERT pretraining recipe combine with MLM?
    • Image patch reconstruction
    • Audio speaker diarization
    • A reward model for code generation
    • Next-sentence prediction