T5 и тест за прехвърляне на текст в текст

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

1. Каква е определящата идея зад T5?
   • Извършва само машинен превод
   • Той генерира изображения от надписи
   • Всяка NLP задача е оформена като въвеждане на текст към извеждане на текст
   • Той замества цялото обучение с обучение за засилване
2. Каква трансформаторна архитектура използва T5?
   • Пълен енкодер-декодер
   • Само енкодер, като BERT
   • Само декодер, като GPT
   • Никакво внимание
3. Каква цел преди обучението използва основно T5?
   • Само предвиждане на следващо изречение
   • Прогнозиране на цените на акциите
   • Изображение в живописта
   • Повреда на участъка, маскиране на съседни участъци, заменени от сигнални токени
4. На какъв корпус беше предварително обучен T5?
   • Само Wikipedia
   • C4 Colossal Clean Crawled Corpus
   • Набор от данни на изходния код
   • Аудио преписи
5. Как T5 представлява задача за класификация като анализ на настроението?
   • Той извежда само вектор на вероятността
   • Връща цифров идентификатор
   • Той генерира буквалната дума на етикета, като „положителен“ или „отрицателен“
   • Не може да прави класификация
6. Какво е FLAN-T5 спрямо оригиналния T5?
   • Модел с по-малко изображение
   • Потомък, настроен с инструкции, който се обобщава към невидими задачи
   • Система за разпознаване на реч
   • Несвързан инструмент за база данни
7. When T5 generates a summary, what does decoder cross-attention let it consult?
   • The encoder's representations of the input article
   • Only previously generated summary tokens
   • Only the unprocessed task label
   • The training optimizer's stored gradients
8. In a closed-book T5 question-answering setup, where does the answer's factual information come from at inference?
   • A document retrieval step required for every question
   • A newly supplied answer passage required in the prompt
   • A live database lookup built into span corruption
   • Knowledge encoded in the model's learned parameters