গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর
স্লাইডিং উইন্ডো মনোযোগ কুইজ
স্ট্যাকড রিসেপ্টিভ ফিল্ড, রোলিং ক্যাশে, জেমা 2 লেয়ার এবং লংফর্মার গ্লোবাল টোকেন সহ স্থানীয় মনোযোগের মুখোশ এবং ফিক্সড-উইন্ডো স্কেলিং পর্যালোচনা করুন।
প্রশ্ন 1 এর 8
With fixed window W, how does the pairwise attention term N times W scale as sequence length N increases?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- With fixed window W, how does the pairwise attention term N times W scale as sequence length N increases?
- Quadratically in N despite W being fixed
- Exponentially in the vocabulary size by definition
- It never changes as any tokens are added
- Linearly in N
- How can stacked local attention layers propagate information beyond one layer’s direct neighborhood?
- By guaranteeing perfect recall of every earlier token
- Through intermediate representations passed across successive layers
- By randomly moving the original input’s coordinates
- By eliminating the need for all learned weights
- For a purely local causal attention layer, why can cache policy discard keys older than its active window?
- Those keys are outside that layer’s allowed direct attention links
- Every model layer must therefore have an identical whole-model memory bound
- Older tokens are always irrelevant to every possible task
- The model’s original weights have been deleted
- What attention pattern does the Gemma 2 report describe across its layers?
- Only one permanently disconnected input token
- No positional or attention computation anywhere
- Alternating local sliding-window and global attention
- A mandatory single identical local neighborhood for all models
- W আকারের একটি কার্যকারণ স্লাইডিং উইন্ডোর জন্য, আমি যে অবস্থানে উপস্থিত থাকব সেখানে কোন কীগুলি জিজ্ঞাসা করতে পারে?
- আমি পরে সব ভবিষ্যত অবস্থান
- অবস্থান i বিয়োগ W প্লাস 1 থেকে i
- শুধুমাত্র অবস্থান 0
- সমস্ত অবস্থানের একটি এলোমেলো উপসেট
- In the Mistral report’s rolling cache, which slot stores the keys and values for timestep i with buffer size W?
- A new permanent slot numbered i+W with no reuse
- Only slot zero for every timestep
- The slot at i modulo W
- A slot chosen by the output token’s alphabetical order
- Which context_len value is listed in the original Mistral 7B architecture table, separate from its larger theoretical stacked attention span?
- 4096 tokens
- 131072 tokens
- 32 tokens
- 8192 tokens
- In Longformer’s stated symmetric global-attention design, how does a selected global token connect to other sequence tokens?
- It attends to them and they can attend to it
- It can receive no attention from any other token
- It must ignore every token outside its local window
- It requires all non-global tokens to be deleted