가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

EleutherAI 퀴즈

EleutherAI의 개방형 언어 모델, Pile 데이터 세트, 평가 도구 및 RoPE와 같은 실용적인 아키텍처 선택을 검토하세요.

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질문 1 의 8

How did EleutherAI first bring together its research community?

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  1. How did EleutherAI first bring together its research community?
    • As a Discord server for discussing GPT-3 and open language modeling
    • 실리콘 밸리에서 벤처 자금을 지원받은 스타트업으로서
    • 정부연구소로
    • As a university’s official AI department
  2. '더 파일'이란 무엇입니까?
    • 독자적인 챗봇 제품
    • 언어 모델 학습을 위한 825GB의 개방형 선별 텍스트 데이터 세트
    • 신경망 레이어의 일종
    • EleutherAI의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼
  3. 다음 중 EleutherAI 언어 모델은 무엇입니까?
    • BERT-대형
    • LLaMA-2
    • GPT-NeoX-20B
    • PaLM
  4. LM 평가 하네스는 어떤 용도로 사용되나요?
    • 텍스트에서 이미지 생성
    • 모델 가중치 압축
    • 웹 API로 모델 호스팅
    • 다양한 작업에 걸쳐 언어 모델 벤치마킹
  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. EleutherAI는 2023년에 어떤 조직 변화를 일으켰나요?
    • OpenAI에 의해 획득되었습니다.
    • 비영리연구소로 공식화
    • 영리 헤지펀드로 변신
    • 완전히 종료됐어요
  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