ガイド連動クイズ · 中 レベル

EleutherAI クイズ

EleutherAI のオープン言語モデル、Pile データセット、評価ツール、RoPE などの実用的なアーキテクチャの選択肢を確認します。

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質問 1 の 8

How did EleutherAI first bring together its research community?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. How did EleutherAI first bring together its research community?
    • As a Discord server for discussing GPT-3 and open language modeling
    • シリコンバレーのベンチャー投資によるスタートアップとして
    • 政府の研究所として
    • As a university’s official AI department
  2. 「ザ・パイル」とは何ですか？
    • 独自のチャットボット製品
    • 言語モデルをトレーニングするための 825 GB のオープンで厳選されたテキスト データセット
    • ニューラルネットワーク層の一種
    • EleutherAI のクラウド コンピューティング プラットフォーム
  3. EleutherAI 言語モデルは次のうちどれですか?
    • BERT-ラージ
    • LLaMA-2
    • GPT-NeoX-20B
    • パルム
  4. LM評価ハーネスは何に使用されますか?
    • テキストから画像を生成する
    • モデルの重みを圧縮する
    • モデルを Web API としてホストする
    • 多くのタスクにわたる言語モデルのベンチマーク
  5. Which organizations are named in EleutherAI’s retrospective as research supporters?
    • CoreWeave and Google TPU Research Cloud
    • Nvidia and the National Science Foundation only
    • The U.S. Department of Energy and NASA
    • Amazon and the European Space Agency
  6. EleutherAI は 2023 年にどのような組織変更を行いましたか?
    • OpenAI によって取得されました
    • 非営利研究機関として正式に発足
    • 営利目的のヘッジファンドとなった
    • 完全にシャットダウンした
  7. Which positional method does the GPT-NeoX-20B paper describe using instead of learned absolute position embeddings?
    • A separate learned embedding for every document
    • A convolutional image-position map
    • Rotary Positional Embeddings (RoPE)
    • A random position permutation at each layer
  8. What architectural arrangement is highlighted as a GPT-NeoX-20B difference from GPT-3?
    • The model replaces its Transformer with a decision tree
    • Every layer removes the attention mechanism
    • It uses only an encoder and no autoregressive decoder
    • Attention and feed-forward layers can be computed in parallel