가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

BigScience와 BLOOM 모델 퀴즈

BLOOM의 다국어 ROOTS 코퍼스, 오픈 액세스 릴리스, 디코더 전용 아키텍처 및 교육에 표시되는 언어를 검토하세요.

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질문 1 의 8

당시 비슷한 크기의 모델과 비교하여 BLOOM 모델의 주요 구별 목표는 무엇이었습니까?

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퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. 당시 비슷한 크기의 모델과 비교하여 BLOOM 모델의 주요 구별 목표는 무엇이었습니까?
    • 다국어를 구사하고 공개적으로 공개됨
    • 추론 속도가 가장 빠르다
    • 가장 작은 모델이기 때문에
    • 프로그래밍 코드에 대해서만 교육을 받고 있습니다.
  2. BLOOM에는 대략 몇 개의 매개변수가 있습니까?
    • 70억
    • 1,760억
    • 700억
    • 5,400억
  3. BLOOM은 얼마나 많은 자연어를 처리하도록 훈련받았나요?
    • 1
    • 100
    • 46
    • 600
  4. BigScience 협업을 조정한 조직은 어디인가요?
    • DeepMind
    • Stability AI
    • Anthropic
    • Hugging Face
  5. BLOOM은 어디에서 교육을 받았나요?
    • 프랑스의 공공 자금 지원을 받는 Jean Zay 슈퍼컴퓨터
    • 프라이빗 클라우드에서 스타트업에서 임대한 GPU
    • 대학 노트북 클러스터
    • Google의 TPU 포드
  6. How does BLOOM’s ALiBi mechanism encode relative position?
    • It removes attention and uses a convolutional decoder
    • It adds distance-dependent biases to attention scores
    • It inserts learned position vectors into every token embedding
    • It stores position as a separate image channel
  7. How many programming languages were represented in BLOOM’s ROOTS corpus?
    • 3 programming languages
    • 46 programming languages
    • 13 programming languages
    • 130 programming languages
  8. What model architecture does the BLOOM paper describe?
    • 컨볼루셔널 이미지 분류기
    • A recurrent speech recognizer
    • A diffusion model for audio
    • A decoder-only Transformer