Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво
BigScience и BLOOM Model Quiz
Прегледайте многоезичния ROOTS корпус на BLOOM, изданието с отворен достъп, архитектурата само за декодер и езиците, представени в обучението.
Въпрос 1 на 8
Каква беше основната отличителна цел на модела BLOOM в сравнение с моделите с подобни размери от онова време?
Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси
Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.
- Каква беше основната отличителна цел на модела BLOOM в сравнение с моделите с подобни размери от онова време?
- Да бъдеш многоезичен и открито пуснат
- Като най-бърз в умозаключенията
- Като възможно най-малкия модел
- Обучава се само на програмен код
- Приблизително колко параметъра има BLOOM?
- 7 милиарда
- 176 милиарда
- 70 милиарда
- 540 милиарда
- На колко естествени езика е бил обучен BLOOM да борави?
- 1
- 100
- 46
- 600
- Коя организация координира сътрудничеството BigScience?
- DeepMind
- Stability AI
- Anthropic
- Hugging Face
- Къде е бил обучаван BLOOM?
- На публично финансирания суперкомпютър Jean Zay във Франция
- На частни облачни графични процесори, наети от стартиращ бизнес
- На университетски лаптоп клъстер
- На TPU капсулите на Google
- How does BLOOM’s ALiBi mechanism encode relative position?
- It removes attention and uses a convolutional decoder
- It adds distance-dependent biases to attention scores
- It inserts learned position vectors into every token embedding
- It stores position as a separate image channel
- How many programming languages were represented in BLOOM’s ROOTS corpus?
- 3 programming languages
- 46 programming languages
- 13 programming languages
- 130 programming languages
- What model architecture does the BLOOM paper describe?
- Конволюционен класификатор на изображения
- A recurrent speech recognizer
- A diffusion model for audio
- A decoder-only Transformer