Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Zhipu GLM модели тест

Обхваща името и целта на обучението на GLM, родословието на ChatGLM, текущите версии, специфични за модела, и предпазливото тълкуване на фирмените актуализации.

Свързани ръководни пътекиZhipu Glm модели
Въпрос 1 на 8

Какво означава GLM в моделите на Zhipu?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Какво означава GLM в моделите на Zhipu?
    • Общ езиков модел
    • Глобална машина за обучение
    • Модел на графичния слой
    • Генеративен логически модул
  2. С кой университет е най-тясно свързан Zhipu AI?
    • Пекинския университет
    • Университет Цинхуа
    • MIT
    • Университет Фудан
  3. What did the ChatGLM-6B release make available to developers?
    • A video-only diffusion model
    • A proprietary API with no released model
    • A bilingual Chinese-English chatbot model with deployment options for local hardware
    • A database for image annotations
  4. What does CogVideoX generate from a text prompt?
    • A protein structure
    • A transaction graph
    • A speech transcript only
    • A video clip
  5. Как работи оригиналната цел на GLM обучението?
    • Той маскира участъци от текст и запълва празните места авторегресивно
    • Предсказва само следващата дума
    • Групира думи без етикети
    • Той класира резултатите от търсенето
  6. What is a stable technical question to ask about a specific Zhipu GLM release?
    • Whether all GLM releases have identical limits
    • Which capabilities, license, and evaluation results are documented for that exact version
    • Whether the company name predicts model quality
    • Whether a single benchmark proves general superiority
  7. What deployment option does the ChatGLM-6B repository document for reducing memory requirements?
    • Increasing the model to 70 billion parameters
    • Премахване на всички слоеве на внимание
    • Quantized inference configurations such as 4-bit loading
    • Training a new tokenizer at each request
  8. How does the original GLM paper describe positional information for infilling spans?
    • It uses no position information
    • It assigns each document one global position
    • It treats masked spans as image patches
    • It uses two-dimensional positions to represent text position and the infilling span