가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

미스트랄 라지 및 코드스트랄 퀴즈

Mistral Large의 현재 다중 모드 모델과 Codestral의 코드 완성 역할을 Mistral의 이전 개방형 모델 제품군과 함께 검토하세요.

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질문 1 의 8

Codestral은 무엇을 위해 특별히 설계되었나요?

모든 질문 미리보기8 질문

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. Codestral은 무엇을 위해 특별히 설계되었나요?
    • 코드 생성 및 완성
    • 이미지 생성
    • 음성 인식
    • 비디오 편집
  2. Mistral AI 본사는 어디에 있나요?
    • 미국 샌프란시스코
    • 파리, 프랑스
    • 런던, 영국
    • 베를린, 독일
  3. Mixtral은 효율성을 유지하기 위해 어떤 아키텍처를 사용합니까?
    • 단일 밀도 네트워크
    • 순수 규칙 기반 논리
    • 전문가의 희박한 혼합
    • 순환 신경망만 해당
  4. Codestral이 '중간 채우기'를 통해 수행할 수 있는 작업은 무엇입니까?
    • 음성 오디오 번역
    • 3D 그래픽 렌더링
    • 파일 압축
    • 커서 앞과 뒤의 텍스트를 모두 사용하여 코드 삽입
  5. How should developers interpret the licenses of Mistral downloadable weights and hosted services?
    • Check the exact model and release terms; weight licenses and hosted service terms are distinct
    • Assume every model and hosted endpoint shares Apache 2.0 terms
    • Assume downloading weights places them in the public domain
    • Assume a model weight license automatically permits reselling Mistral’s hosted API
  6. Mistral Large가 에이전트 구축에 유용한 기능은 무엇입니까?
    • 내장 프린터 드라이버
    • 함수/도구 호출
    • 네이티브 블록체인 채굴
    • 아날로그 신호 처리
  7. How many parameters are active per token in Mistral Large 3’s sparse mixture-of-experts model?
    • 3 billion active parameters
    • 22 billion active parameters
    • 41 billion active parameters
    • 675 billion active parameters
  8. How many programming languages did Mistral say its original May 2024 Codestral model was trained on?
    • Exactly 8 languages
    • Only Python and JavaScript
    • More than 800 languages
    • More than 80 programming languages