ガイド連動クイズ · 中 レベル

01.AIのYiモデルクイズ

Yi モデル ファミリの起源、バイリンガルへの焦点、デコーダのみの設計、ロングコンテキストのバリアント、および命令指向のポストトレーニングを確認してください。

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質問 1 の 8

Yi モデルを開発した 01.AI を設立したのは誰ですか?

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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. Yi モデルを開発した 01.AI を設立したのは誰ですか?
    • カイフー・リー
    • ロビン・リー
    • ジャック・マー
    • アンドリュー・ン
  2. 最初にリリースされた Yi ベース モデルのうち 2 つは何ですか?
    • Yi-1 と Yi-2
    • Yi-6B および Yi-34B
    • Yi-100 および Yi-200
    • Yi-Mini と Yi-Max
  3. Yi モデルは特にどのような機能で知られていますか?
    • 画像のみを生成する
    • GPUなしで実行する
    • 中国語と英語のバイリンガルで高いパフォーマンスを発揮
    • 音声のみを翻訳する
  4. Yi モデルはどのような基本アーキテクチャの系統に従っていますか?
    • 反復的な LSTM 設計
    • 普及モデル
    • BERT のような純粋なエンコーダー モデル
    • Llama スタイルのデコーダー専用トランスフォーマー
  5. ロングコンテキスト Yi バリアントのコンテキスト ウィンドウの長さはおよそどのくらいですか?
    • 200,000トークン
    • 4Kトークン
    • 32,000 トークン
    • 100万トークン
  6. What did 01.AI’s Yi technical report identify as an important driver of model performance?
    • AIを完全に放棄する
    • Data quality resulting from data-engineering efforts
    • ハードウェアチップのみを構築する
    • OpenAI との統合
  7. What does supervised fine-tuning plus reinforcement learning from human feedback aim to improve in Yi chat models?
    • Compressing retinal images
    • Changing the model into an encoder-only network
    • Following instructions in conversational use
    • Removing all text-generation ability
  8. What data strategy did 01.AI emphasize for the Yi models?
    • Training exclusively on synthetic audio
    • Avoiding all data filtering
    • Using only programming-language source code
    • Careful data quality and curation rather than relying only on sheer scale