가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

Conformer 아키텍처 퀴즈

블록 설계 및 보고된 벤치마크 결과를 포함하여 Conformer가 음성에 대한 컨볼루션과 Self-Attention을 결합하는 방법을 알아보세요.

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질문 1 의 8

Conformer 아키텍처는 어떤 두 가지 메커니즘을 단일 블록에 결합합니까?

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퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. Conformer 아키텍처는 어떤 두 가지 메커니즘을 단일 블록에 결합합니까?
    • 컨벌루션과 셀프 어텐션
    • 재발 및 풀링
    • 의사결정 트리 및 클러스터링
    • 빔 검색 및 토큰화
  2. Convolution과 Attention을 결합하는 것이 음성에 특히 유용한 이유는 무엇입니까?
    • Attention은 로컬 음소 세부 사항을 처리하고 컨볼루션은 전역 컨텍스트를 처리합니다.
    • Convolution은 로컬 패턴을 캡처하고 self-attention은 장거리 컨텍스트를 캡처합니다.
    • 둘 다 이미지에만 중요하며 오디오에는 중요하지 않습니다.
    • 둘 다 도움이 되지 않습니다. 그것은 순전히 속도를 위한 것입니다
  3. Conformer 블록의 '마카롱' 또는 샌드위치 구조는 무엇입니까?
    • 하나의 컨볼루션 주위에 두 개의 어텐션 레이어
    • 단일 피드포워드 레이어만
    • 두 개의 반단계 피드포워드 모듈 사이에 래핑된 Attention 및 Convolution
    • 컨볼루션 위에 쌓인 컨볼루션
  4. Conformer를 도입한 조직은 언제이며, 몇 년도에 도입되었습니까?
    • 2018년 OpenAI
    • 2015년에 Meta
    • 2012년 Microsoft
    • 2020년에 Google
  5. Conformer 내부의 컨볼루션 모듈에는 일반적으로 무엇이 포함됩니까?
    • 점별 변환, GLU, 깊이별 변환, 정규화 및 Swish 활성화
    • 단 하나의 완전히 연결된 레이어
    • 순환 LSTM 셀
    • 랜덤 포레스트 분류기
  6. On LibriSpeech test-clean/test-other, what WER did the original Conformer paper report with an external language model?
    • 2.1% / 4.3%
    • 1.9% / 3.9%
    • 9.1% / 9.3%
    • 0.1% / 0.3%
  7. What positional information does the Conformer paper add to attention?
    • A geographic GPS coordinate for every speech frame
    • A fixed class label for each utterance
    • Relative positional encoding
    • A separate video frame index
  8. What word error rates did the Conformer paper report without an external language model on LibriSpeech test/test-other?
    • 20.1% / 40.3%
    • 0.1% / 0.3%
    • 12.1% / 14.3%
    • 2.1% / 4.3%