Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Prueba de Alibaba Qwen

Explore la familia de modelos Qwen de Alibaba, sus variantes multimodales y de texto, y por qué los desarrolladores deben verificar los términos de licencia específicos de cada modelo.

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Pregunta 1 de 8

¿Qué empresa desarrolla la familia Qwen de modelos de IA?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

  1. ¿Qué empresa desarrolla la familia Qwen de modelos de IA?
    • Alibaba
    • Tencent
    • Baidu
    • ByteDance
  2. What should developers check before using particular Qwen weights commercially?
    • Only the Qwen source-code repository license
    • The license or agreement supplied with those specific weights
    • Whether the model is popular
    • The parameter count, which determines rights automatically
  3. What total and activated parameter counts did Alibaba report for Qwen1.5-MoE-A2.7B?
    • 2.7B total and 14.3B activated
    • 72B total and 72B activated
    • 14.3B total and 2.7B activated
    • 14.3B total with no parameters activated per token
  4. ¿Qué variante especializada de Qwen está diseñada para tareas de programación?
    • Qwen-VL
    • Qwen-Audio
    • Qwen-Matemáticas
    • Codificador Qwen
  5. Qwen-VL se refiere a un modelo que puede procesar ¿qué combinación?
    • Visión (imágenes) y lenguaje.
    • Datos de voz y ubicación
    • Videojuegos y acertijos de lógica.
    • Solo hojas de cálculo muy grandes
  6. According to the Qwen technical report, which language focus did the authors identify in the pretraining data?
    • Only French and German
    • chino e ingles
    • Solo lenguajes de programación
    • A single unnamed language
  7. What does Qwen2-VL’s Naive Dynamic Resolution mechanism do?
    • Forces every input image into one fixed 224-pixel square
    • Removes all text from images
    • Processes images at varying resolutions into varying numbers of visual tokens
    • Converts image pixels directly into audio tokens
  8. In a Mixture-of-Experts model, what directs a token to selected experts?
    • A person choosing every expert
    • The tokenizer’s vocabulary order
    • A fixed round-robin schedule
    • A learned router