रोटरी स्थिति एंबेडिंग प्रश्नोत्तरी

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

1. RoPE ट्रांसफार्मर में स्थिति की जानकारी कैसे इंजेक्ट करता है?
   • स्थिति-निर्भर कोण द्वारा क्वेरी और मुख्य वैक्टर में आयामों के जोड़े को घुमाकर
   • इनपुट एम्बेडिंग में एक निश्चित वेक्टर जोड़कर
   • टोकन को बेतरतीब ढंग से पुन: व्यवस्थित करके
   • स्थिति संख्या को पाठ के रूप में जोड़कर
2. RoPE लागू होने के बाद, दो टोकन के बीच ध्यान स्कोर मुख्य रूप से इस पर निर्भर करता है:
   • केवल उनकी पूर्ण स्थिति
   • उनकी सापेक्ष दूरी (एम माइनस एन)
   • शब्दावली का आकार
   • बैच का आकार
3. What training-efficiency comparison did the YaRN paper report for context extension?
   • Exactly the same data and steps as all prior methods
   • No fine-tuning or training data of any kind
   • About 10x fewer tokens and 2.5x fewer training steps than prior methods
   • A fixed 100x increase in output tokens
4. RoPE में अलग-अलग आयाम जोड़े अलग-अलग आवृत्तियों पर क्यों घूमते हैं?
   • कुछ आयामों को छोड़कर स्मृति को बचाने के लिए
   • मॉडल के आउटपुट को यादृच्छिक बनाने के लिए
   • क्योंकि सभी जोड़ियों को समान कोण का उपयोग करना चाहिए
   • बढ़िया स्थानीय व्यवस्था और लंबी दूरी की स्थिति दोनों पर कब्जा करने के लिए
5. What is the goal of techniques such as Position Interpolation and YaRN for RoPE-based models?
   • Extend the usable context length beyond the original training window using additional scaling/fine-tuning methods
   • Guarantee accurate recall at any sequence length with no evaluation
   • Remove position information from attention
   • Replace all token embeddings with absolute learned vectors
6. Does standard RoPE require learned absolute-position vectors to inject position into query and key representations?
   • Yes; it adds one learned vector for every possible sequence position
   • No; it applies position-dependent rotations to paired query/key dimensions
   • It removes query and key vectors entirely
   • It only adds position to value vectors
7. What does standard RoPE alone guarantee about a model’s context length?
   • Unlimited accurate context at every position
   • A fixed context of exactly 128 tokens
   • It does not by itself guarantee reliable use beyond the trained context length
   • Removal of the attention mechanism
8. What extended context length did the Position Interpolation paper report for its LLaMA evaluations?
   • Exactly 1,000 tokens with no position changes
   • Unlimited context with no fine-tuning
   • Up to 2 million tokens for all models
   • Up to 32,768 tokens with minimal fine-tuning