Quiz lié à un guide · Moyen Niveau

Modèles Yi par 01.AI Quiz

Passez en revue les origines de la famille de modèles Yi, l'orientation bilingue, la conception avec décodeur uniquement, les variantes à contexte long et la post-formation orientée vers l'instruction.

Chemins de guidage associésModèles Yi par 01 AI
Question 1 de 8

Qui a fondé 01.AI, la société derrière les modèles Yi ?

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

  1. Qui a fondé 01.AI, la société derrière les modèles Yi ?
    • Kai-Fu Lee
    • Robin Li
    • Jack Maman
    • Andrew Ng
  2. Quels ont été les deux premiers modèles de base Yi sortis ?
    • Yi-1 et Yi-2
    • Yi-6B et Yi-34B
    • Yi-100 et Yi-200
    • Yi-Mini et Yi-Max
  3. Pour quelles capacités les modèles Yi sont-ils particulièrement connus ?
    • Générer uniquement des images
    • Fonctionner sans aucun GPU
    • Forte performance bilingue chinois-anglais
    • Traduire uniquement l'audio parlé
  4. Quelle lignée d’architecture de base les modèles Yi suivent-ils ?
    • Un design LSTM récurrent
    • Un modèle de diffusion
    • Un modèle d'encodeur pur comme BERT
    • Le transformateur uniquement décodeur de style Lama
  5. Quelle est la durée approximative de la fenêtre contextuelle des variantes Yi à contexte long ?
    • 200 000 jetons
    • Jetons 4K
    • 32 000 jetons
    • 1 million de jetons
  6. What did 01.AI’s Yi technical report identify as an important driver of model performance?
    • Abandonner complètement l’IA
    • Data quality resulting from data-engineering efforts
    • Construire uniquement des puces matérielles
    • Fusionner avec OpenAI
  7. What does supervised fine-tuning plus reinforcement learning from human feedback aim to improve in Yi chat models?
    • Compressing retinal images
    • Changing the model into an encoder-only network
    • Following instructions in conversational use
    • Removing all text-generation ability
  8. What data strategy did 01.AI emphasize for the Yi models?
    • Training exclusively on synthetic audio
    • Avoiding all data filtering
    • Using only programming-language source code
    • Careful data quality and curation rather than relying only on sheer scale