RoBERTA প্রশিক্ষণ রেসিপি কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. মূল BERT সম্পর্কে RoBERta এর মূল অন্তর্দৃষ্টি কি ছিল?
   • BERT এর স্থাপত্য মৌলিকভাবে ত্রুটিপূর্ণ ছিল
   • BERT অনেকগুলি প্যারামিটার ব্যবহার করেছে৷
   • BERT উল্লেখযোগ্যভাবে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ছিল
   • BERT একটি ডিকোডার যোগ করা প্রয়োজন
2. RoBERta কোন BERT উদ্দেশ্য সরিয়ে দিয়েছে?
   • পরবর্তী বাক্য ভবিষ্যদ্বাণী
   • মুখোশযুক্ত ভাষা মডেলিং
   • টোকেন শ্রেণীবিভাগ
   • প্রতিস্থাপিত টোকেন সনাক্তকরণ
3. RoBERTA-তে ডাইনামিক মাস্কিং কি?
   • কর্পাসের মধ্যে শুধুমাত্র বিরল শব্দের মুখোশ
   • একযোগে সম্পূর্ণ বাক্য মাস্কিং
   • একই টোকেন কখনোই একটি কর্পাসে দুবার মাস্ক করবেন না
   • প্রতিবার একটি ক্রম দেখা হলে একটি নতুন মাস্ক প্যাটার্ন তৈরি করা হচ্ছে
4. BERT-এর সাথে RoBERta-এর প্রশিক্ষণের ডেটা কীভাবে তুলনা করেছে?
   • এটি একই 16GB পাঠ্য ব্যবহার করেছে
   • এটি প্রায় 160GB ব্যবহার করেছে, প্রায় 10 গুণ বেশি৷
   • এটি কম ডেটা কিন্তু ক্লিনার লেবেল ব্যবহার করেছে
   • এটি শুধুমাত্র উইকিপিডিয়া ব্যবহার করেছে
5. কোন সংস্থা RoBERta প্রকাশ করেছে?
   • Facebook AI (Meta)
   • Google এআই
   • OpenAI
   • Microsoft গবেষণা
6. RoBERta এর বহুভাষিক সংস্করণকে কী বলা হয়?
   • এমবিইআরটি
   • RoBERta-XL
   • XLM-R (XLM-RoBERTA)
   • পলিরোবারটা
7. Which text encoding did the RoBERTa recipe use according to the guide?
   • A fixed vocabulary of complete words only
   • Byte-level byte-pair encoding
   • One image patch per token
   • A phoneme-only vocabulary
8. A researcher credits a new layer for beating BERT but also changes the data volume and training duration. Which lesson from RoBERTa matters?
   • Architecture changes always explain every improvement
   • Training duration can be ignored if the benchmark is the same
   • Data volume cannot affect an encoder
   • Training choices can account for gains, so they must be considered when comparing models