ガイド連動クイズ · 中 レベル

ラマモデル家族クイズ

Llama のオープンウェイト リリース、モデル系統、命令チューニング、推論効率、および新しいマルチモーダル バリアントを確認してください。

関連するガイドパスラマモデルファミリー
質問 1 の 8

How does Meta describe access to Llama model weights, and what governs use?

すべての質問をプレビューする8 質問

クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. How does Meta describe access to Llama model weights, and what governs use?
    • Weights are publicly released for eligible versions, subject to each version’s license and use terms
    • Every version is public domain with unrestricted use
    • Only Meta employees can access any Llama weights
    • The weights are downloadable without any terms
  2. 「ラマ」という頭字語は何の略ですか?
    • 線形学習とマルチモーダル アーキテクチャ
    • 大規模言語モデル Meta AI
    • 階層化されたロジックとマシンの分析
    • ローカル言語管理アプリケーション
  3. 広範な商用利用を許可するライセンスを最初に追加した Llama リリースはどれですか?
    • オリジナルのラマ 1
    • ラマ405のみ
    • ラマ2
    • どれも商用利用を許可していません
  4. Llama モデルの基礎となるアーキテクチャは何ですか?
    • 畳み込み画像分類器
    • デシジョンツリーアンサンブル
    • 注意を払わないリカレントネットワーク
    • 次のトークンを予測するデコーダ専用トランスフォーマー
  5. Llama の「チャット」または指示に合わせて調整された亜種は、どのようにしてユーザーのプロンプトに従うように作られているのでしょうか?
    • 人間のフィードバックからの教師付き微調整と強化学習を通じて
    • 画面の解像度を上げることで
    • ベースモデルを完全に削除することで
    • まずすべてのプロンプトをラテン語に翻訳する
  6. In what deployment setup can running Llama locally avoid sending prompts to a hosted inference service?
    • Whenever a model is downloaded, even when an app sends prompts to cloud tools
    • When inference runs on-device or on a private local server without a prompt-forwarding service
    • Only when the model is fine-tuned rather than used for inference
    • When the application stores prompts in a shared hosted API
  7. Which attention design did Meta adopt in Llama 3 8B and 70B to improve inference efficiency?
    • Residual vector quantization
    • Spatially-adaptive normalization
    • Grouped-query attention (GQA)
    • A recurrent state-space scan
  8. What inputs can Llama 3.2 Vision models accept?
    • Audio waveforms only
    • Video frames only, with no text
    • Sensor data without language or images
    • Text and images