গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · কঠিন স্তর

XLNet পারমুটেশন মডেলিং কুইজ

পারমুটেশন ফ্যাক্টরাইজেশন, টু-স্ট্রীম অ্যাটেনশন, ট্রান্সফরমার-এক্সএল পুনরাবৃত্তি এবং বেঞ্চমার্ক দাবিগুলি তুলনামূলক সেটিংসের উপর কীভাবে নির্ভর করে তা পরীক্ষা করে।

সম্পর্কিত গাইড পাথXlnet পারমুটেশন মডেলিং
প্রশ্ন 1 এর 8

XLNet কোন প্রিট্রেইনিং উদ্দেশ্য ব্যবহার করে?

প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

  1. XLNet কোন প্রিট্রেইনিং উদ্দেশ্য ব্যবহার করে?
    • পারমুটেশন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং
    • মুখোশযুক্ত ভাষা মডেলিং
    • প্রতিস্থাপিত টোকেন সনাক্তকরণ
    • পরবর্তী বাক্য ভবিষ্যদ্বাণী
  2. কোন BERT দুর্বলতাকে মোকাবেলা করার জন্য XLNet বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছিল?
    • BERT খুব ছোট ছিল
    • [MASK] টোকেন একটি প্রিট্রেন/ফাইন-টিউনের অমিল ঘটায় এবং মাস্কড-টোকেন স্বাধীনতা ধরে নেয়
    • BERT ছোট বাক্য পরিচালনা করতে পারেনি
    • BERT-এর অবস্থানগত এনকোডিংয়ের অভাব ছিল
  3. XLNet-এর দুই-প্রবাহের স্ব-মনোযোগকে কী আলাদা করে?
    • এনকোডার এবং ডিকোডার স্তর
    • প্রশিক্ষণ এবং অনুমান গ্রাফ
    • একটি বিষয়বস্তু স্ট্রীম এবং একটি ক্যোয়ারী স্ট্রীম৷
    • টোকেন এবং বাক্য এম্বেডিং
  4. XLNet শারীরিকভাবে একটি বাক্যে শব্দগুলিকে এলোমেলো করে?
    • হ্যাঁ, এটি এলোমেলোভাবে প্রকৃত টোকেনগুলিকে পুনরায় সাজায়৷
    • হ্যাঁ, তবে শুধুমাত্র ফাইন-টিউনিংয়ের সময়
    • না, এটি কখনই কোনো অর্ডার পরিবর্তন করে না
    • না, এটি অবস্থান রাখার সময় মনোযোগের মুখোশ ব্যবহার করে ফ্যাক্টরাইজেশন অর্ডারকে অনুমতি দেয়
  5. কোন স্থাপত্যটি দীর্ঘ পরিসরের প্রসঙ্গে XLNet এর মেরুদণ্ড হিসাবে কাজ করে?
    • ট্রান্সফরমার-এক্সএল
    • এলএসটিএম
    • আসল ভ্যানিলা ট্রান্সফরমার
    • কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্ক
  6. How does XLNet combine bidirectional context with autoregressive prediction?
    • It predicts all tokens independently with no attention mask
    • It predicts in sampled factorization orders without inserting a [MASK] input token, using attention masks
    • It physically shuffles the sentence before every prediction
    • It replaces autoregressive prediction with a denoising autoencoder
  7. For a token sequence A B C, suppose a sampled factorization order predicts C before A and B. What context is available when predicting C?
    • The tokens A and B must always be provided first
    • Only the next sentence is available
    • No earlier tokens in that sampled order, although C remains at its original input position
    • The input sequence is physically reordered to C A B
  8. How does XLNet prevent the target token from leaking into its own prediction query?
    • It removes the target from the entire training sequence
    • It uses the target’s label as an input embedding
    • It replaces the token with a [MASK] symbol
    • The query stream represents the target position without its token content