স্থানান্তর কুইজের জন্য অ্যাডাপ্টার স্তর

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. অ্যাডাপ্টারের সাথে প্রশিক্ষণের সময় মূল পূর্বপ্রশিক্ষিত ওজনের কী হবে?
   • শুধুমাত্র অ্যাডাপ্টারের পরামিতি প্রশিক্ষিত করার সময় তারা হিমায়িত হয়
   • তারা মুছে ফেলা হয়
   • তারা এলোমেলোভাবে পুনরায় চালু করা হয়
   • তারা আকারে দ্বিগুণ হয়
2. একটি বটলনেক অ্যাডাপ্টারের সাধারণ অভ্যন্তরীণ কাঠামো কী?
   • একটি একক বিশাল ঘন স্তর
   • একটি ডাউন-প্রজেকশন, একটি নন-লিনিয়ারিটি, তারপর একটি আপ-প্রজেকশন, একটি অবশিষ্ট সংযোগ সহ
   • শুধুমাত্র একটি মনোযোগ মাথা
   • একটি কনভোল্যুশনাল ইমেজ ফিল্টার
3. মোটামুটিভাবে অ্যাডাপ্টারগুলি সাধারণত কোন প্যারামিটারের ভগ্নাংশকে প্রশিক্ষণ দেয়?
   • 100%
   • ঠিক 50%
   • প্রায়শই 5% এর নিচে
   • কোনোটিই নয়
4. কেন অ্যাডাপ্টার অনেক কাজ পরিবেশন জন্য সুবিধাজনক?
   • তাদের প্রতি টাস্কের জন্য একটি পৃথক সম্পূর্ণ মডেল কপি প্রয়োজন
   • তারা একত্রিত করা যাবে না
   • তারা প্রতিটি টাস্ক পরে বেস মডেল মুছে ফেলা
   • আপনি একটি বেস মডেল রাখুন এবং ছোট প্রতি-টাস্ক অ্যাডাপ্টারগুলি অদলবদল করুন
5. অ্যাডাপ্টারগুলি কৌশলগুলির কোন পরিবারের অন্তর্গত?
   • প্যারামিটার-দক্ষ ফাইন-টিউনিং (PEFT)
   • তথ্য বৃদ্ধি
   • ইমেজ কম্প্রেশন
   • টোকেনাইজেশন স্কিম
6. অনুমান সময়ে একটি ক্লাসিক সন্নিবেশিত অ্যাডাপ্টারের উপর LoRA কি সুবিধা দেয়?
   • এটা প্রশিক্ষিত করা যাবে না
   • অতিরিক্ত প্রতি-স্তর লেটেন্সি এড়িয়ে এর শেখা ওজনগুলিকে বেস ম্যাট্রিসে একত্রিত করা যেতে পারে
   • এটি সম্পূর্ণ মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ প্রয়োজন
   • এটি স্থায়ীভাবে অবশিষ্ট সংযোগ অপসারণ
7. What does a residual connection contribute to a classic bottleneck adapter?
   • A second full pretrained model copy for each task
   • A mandatory external retrieval database
   • A path that adds the adapter’s transformed representation back to the original hidden state
   • A guarantee that no added computation occurs
8. What is one benefit of stacking a domain adapter with a task adapter?
   • Merge all user data into the frozen base weights automatically
   • Avoid using any adapter modules
   • Convert a language model into a vision encoder
   • Reuse a domain specialization together with a separate task specialization