দীর্ঘ-প্রসঙ্গ মডেলিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. একটি মডেলের 'প্রসঙ্গ উইন্ডো' কি উল্লেখ করে?
   • এটি এক পাসে সর্বাধিক সংখ্যক টোকেন ব্যবহার করতে পারে
   • চ্যাট ইন্টারফেসের পর্দার আকার
   • একবারে অনুমোদিত ব্যবহারকারীর সংখ্যা
   • মডেলকে কতদিন প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে
2. কেন দীর্ঘ ইনপুট জন্য মান স্ব-মনোযোগ ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে?
   • এটি রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায় এবং সর্বদা সস্তা
   • এর গণনা এবং মেমরি ক্রম দৈর্ঘ্যের সাথে চতুর্মুখীভাবে বৃদ্ধি পায়
   • এটি একাধিক টোকেন পড়তে পারে না
   • এটা শুধুমাত্র ইমেজ উপর কাজ করে
3. 'মাঝখানে হারিয়ে যাওয়া' সমস্যা কী?
   • মডেলরা তাদের প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণভাবে ভুলে যায়
   • মডেলগুলি শুধুমাত্র একটি নথির মাঝখানে পড়তে পারে
   • মডেলগুলি একটি দীর্ঘ ইনপুটের শুরুতে এবং শেষে তথ্যগুলিকে মাঝখানে সমাহিত তথ্যের চেয়ে ভাল মনে করে
   • মডেলরা মধ্যকে অন্য ভাষায় অনুবাদ করে
4. FlashAttention প্রাথমিকভাবে কি উন্নতি করে?
   • এটি মডেল আউটপুট দীর্ঘ পাঠ্য করে তোলে
   • এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও প্রশিক্ষণ ডেটা যোগ করে
   • এটা কোন মনোযোগ জন্য প্রয়োজন অপসারণ
   • এটি একটি IO-সচেতন, টাইলযুক্ত গণনার সাথে মেমরির বাধা হ্রাস করে
5. দীর্ঘ-প্রসঙ্গ মডেলগুলিতে রোটারি পজিশন এমবেডিং (RoPE) কী ভূমিকা পালন করে?
   • তারা টোকেন পজিশন এনকোড করে এবং ইন্টারপোলেশনের সাহায্যে লম্বা সিকোয়েন্সে সাধারণীকরণ করতে সাহায্য করে
   • তারা ইনপুট থেকে টোকেন মুছে ফেলে
   • তারা ভাষার মধ্যে পাঠ্য অনুবাদ করে
   • তারা মডেলের ওজন সংরক্ষণ করে
6. What does prompt-cache research reuse across compatible requests?
   • The final answer regardless of the new query
   • Computed attention state for reusable prompt segments
   • A fixed set of token IDs without model computation
   • The model’s training data
7. What does the RULER benchmark add beyond locating one isolated “needle” fact?
   • শুধুমাত্র ইমেজ শ্রেণীবিভাগ
   • Audio transcription from waveforms
   • Tasks such as multi-hop tracing and aggregation over long contexts
   • GPU memory allocation benchmarks
8. Why test several task types when measuring a model’s effective context length?
   • Every task uses the same computation
   • The advertised window guarantees all tasks work
   • Task type never affects context use
   • A model may handle simple retrieval yet fail to combine or track information across a long input