रॉबर्टा प्रशिक्षण पकाने की विधि प्रश्नोत्तरी

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

1. मूल BERT के बारे में रॉबर्टा की मुख्य अंतर्दृष्टि क्या थी?
   • BERT की वास्तुकला मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण थी
   • BERT ने बहुत अधिक पैरामीटरों का उपयोग किया
   • BERT को काफी हद तक प्रशिक्षित किया गया था
   • BERT को एक डिकोडर जोड़ने की आवश्यकता थी
2. रॉबर्टा ने कौन सा BERT उद्देश्य हटा दिया?
   • अगले वाक्य की भविष्यवाणी
   • नकाबपोश भाषा मॉडलिंग
   • टोकन वर्गीकरण
   • बदला गया टोकन डिटेक्शन
3. रॉबर्टा में डायनेमिक मास्किंग क्या है?
   • कोष में केवल दुर्लभतम शब्दों को छिपाना
   • एक ही बार में पूरे वाक्यों को छुपाना
   • किसी कॉर्पस में एक ही टोकन को दो बार छिपाकर न रखें
   • हर बार एक अनुक्रम देखे जाने पर एक नया मुखौटा पैटर्न तैयार करना
4. रॉबर्टा के प्रशिक्षण डेटा की तुलना BERT से कैसे की गई?
   • इसमें समान 16GB टेक्स्ट का उपयोग किया गया
   • इसमें लगभग 160GB का उपयोग हुआ, लगभग 10 गुना अधिक
   • इसमें कम डेटा लेकिन स्वच्छ लेबल का उपयोग किया गया
   • इसमें केवल विकिपीडिया का उपयोग किया गया
5. रॉबर्टा को किस संगठन ने जारी किया?
   • फेसबुक एआई (Meta)
   • Google एआई
   • OpenAI
   • Microsoft अनुसंधान
6. रॉबर्टा के बहुभाषी संस्करण को क्या कहा जाता है?
   • mBERT
   • रॉबर्टा-एक्सएल
   • एक्सएलएम-आर (एक्सएलएम-रॉबर्टा)
   • पॉलीरॉबर्टा
7. Which text encoding did the RoBERTa recipe use according to the guide?
   • A fixed vocabulary of complete words only
   • Byte-level byte-pair encoding
   • One image patch per token
   • A phoneme-only vocabulary
8. A researcher credits a new layer for beating BERT but also changes the data volume and training duration. Which lesson from RoBERTa matters?
   • Architecture changes always explain every improvement
   • Training duration can be ignored if the benchmark is the same
   • Data volume cannot affect an encoder
   • Training choices can account for gains, so they must be considered when comparing models