लॉगिट लेंस और ट्यून्ड लेंस प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. लॉगिट लेंस क्या करता है?
   • प्रति परत भविष्यवाणियों को पढ़ने के लिए मॉडल की अंतिम अनएम्बेडिंग को मध्यवर्ती छिपी हुई अवस्थाओं पर लागू करता है
   • ट्रांसफार्मर में नई परतें जोड़ता है
   • मॉडल से ध्यान हटाता है
   • मानव भाषाओं के बीच अनुवाद करता है
2. ट्यून्ड लेंस रॉ लॉगिट लेंस की तुलना में कौन सा महत्वपूर्ण सुधार जोड़ता है?
   • यह एक बड़ी शब्दावली का उपयोग करता है
   • यह छिपे हुए राज्यों को अंतिम आधार में अनुवाद करने के लिए एक छोटे प्रति-परत एफ़िन मानचित्र को प्रशिक्षित करता है
   • यह किसी भी अनएम्बेडिंग की आवश्यकता को हटा देता है
   • यह केवल छवि मॉडल पर काम करता है
3. ट्रांसफार्मर में कौन सी संरचना इन लेंसों को संभव बनाती है?
   • कनवल्शनल फिल्टर
   • टोकनकर्ता
   • योगात्मक अवशिष्ट धारा जिसे अनएम्बेडिंग बाद में लॉग में प्रोजेक्ट करती है
   • अनुकूलक की सीखने की दर
4. मूल लॉगिट लेंस किसने और मोटे तौर पर कब पेश किया?
   • 2015 में डीपमाइंड
   • 2018 में OpenAI
   • Google 2012 में
   • 2020 में उदासीन व्यक्ति
5. लॉगिट लेंस अक्सर अंतिम उत्तर 'क्रिस्टलीकरण' कहाँ दिखाता है?
   • मध्य से देर की परतों में
   • केवल पहली परत में
   • कभी नहीं, उत्तर एक ही बार में प्रकट हो जाता है
   • मॉडल से पूरी तरह बाहर
6. प्रारंभिक परतों में कच्चा लॉगिट लेंस अविश्वसनीय क्यों हो सकता है?
   • प्रारंभिक परतों में कोई न्यूरॉन्स नहीं होते हैं
   • उनकी छुपी हुई स्थितियाँ अभी तक अंतिम आउटपुट के आधार पर संरेखित नहीं हुई हैं जिसकी अनएम्बेडिंग अपेक्षा करती है
   • भविष्यवाणी में प्रारंभिक परतों का उपयोग कभी नहीं किया जाता है
   • अनएम्बेडिंग मैट्रिक्स यादृच्छिक है
7. What does the model’s final unembedding map a residual-stream vector into?
   • A new set of transformer layers
   • A similarity graph over training examples
   • Vocabulary logits that can be converted into token probabilities
   • A gradient clipping threshold
8. Why can an early-layer raw logit-lens prediction be misleading?
   • The layer has already generated the full answer
   • The tokenizer has been removed
   • The unembedding only works on images
   • The intermediate state may not yet be aligned with the final output basis