Quiz d'apprentissage en quelques étapes

Les réponses et les explications apparaissent au fur et à mesure que vous répondez au quiz.

1. Dans un épisode de classification N-way K-shot, que compte K ?
   • The number of classes
   • Labeled support examples per class
   • All parameters in the model
   • The number of optimization epochs
2. Lorsqu'un grand modèle de langage effectue un apprentissage contextuel en quelques étapes à partir d'une invite, qu'arrive-t-il à ses pondérations ?
   • Ils sont légèrement affinés sur les exemples d'invite
   • Ils sont réinitialisés à un point de contrôle spécifique à la tâche
   • Ils restent inchangés ; les exemples ne font que conditionner la prédiction
   • Ils sont moyennés avec les exemples d'intégrations
3. Quelle est la principale différence entre les invites à tir zéro et à quelques tirs ?
   • Zero-shot provides no worked examples; quelques coups en fournissent quelques-uns
   • Zero-shot utilise un modèle plus petit que quelques-shots
   • Le tir zéro est toujours plus performant que le tir réduit
   • Zero-shot nécessite des données d'entraînement étiquetées, contrairement à quelques-shots
4. Comment les acquis antérieurs peuvent-ils contribuer à une tâche en quelques étapes ?
   • It guarantees every arbitrary demonstration yields the intended rule
   • It requires copying each example as every final answer
   • It necessarily retrains all network weights during prompting
   • It can supply useful learned patterns or representations for interpreting the small support set
5. Qu'est-ce qui décrit une méthode de quelques tirs basée sur des métriques, comme un réseau prototype ?
   • Il écrit des exemples d'étiquettes dans une base de données pour la recherche
   • Il génère des exemples synthétiques jusqu'à en avoir des milliers
   • Il compare un nouvel échantillon à l'intégration moyenne des quelques exemples de chaque classe et sélectionne le plus proche.
   • Il utilise l'apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains
6. Un praticien constate que le simple fait de réorganiser les exemples en quelques instants modifie la précision. Qu’est-ce que cela illustre ?
   • Un bug matériel dans le GPU
   • Ces performances en quelques prises de vue peuvent être sensibles à l'ordre et au formatage des exemples
   • Que le modèle est surajusté à l'ensemble de test
   • Ce tir nul serait impossible
7. A class has embedded support points (0,0) and (2,0). What arithmetic-mean prototype does the stated prototypical method form?
   • (2,0)
   • (0,2)
   • (2,2)
   • (1,0)
8. Which distinction defines support and query roles in the original prototypical-network episode?
   • Support labels construct class prototypes; separate query items evaluate classification
   • Query labels must be copied into every support prototype
   • Support items contain no labels by definition
   • The two sets must always contain exactly the same sampled examples