T5 dan Kuiz Pemindahan Teks ke Teks

Jawapan dan penjelasan muncul semasa anda mengambil kuiz.

1. Apakah idea yang menentukan di sebalik T5?
   • Ia hanya melakukan terjemahan mesin
   • Ia menjana imej daripada kapsyen
   • Setiap tugas NLP dirangka sebagai input teks kepada output teks
   • Ia menggantikan semua latihan dengan pembelajaran pengukuhan
2. Apakah seni bina Transformer yang T5 gunakan?
   • Pengekod-penyahkod penuh
   • Pengekod sahaja, seperti BERT
   • Penyahkod sahaja, seperti GPT
   • Tiada perhatian langsung
3. Apakah objektif pralatihan yang paling utama digunakan oleh T5?
   • Ramalan ayat seterusnya sahaja
   • Meramalkan harga saham
   • Melukis imej
   • Rasuah span, menutup span bersebelahan digantikan dengan token sentinel
4. Pada korpus apakah T5 dilatih?
   • Wikipedia sahaja
   • C4 Colossal Clean Crawled Corpus
   • Set data kod sumber
   • Transkrip audio
5. Bagaimanakah T5 mewakili tugas pengelasan seperti analisis sentimen?
   • Ia mengeluarkan vektor kebarangkalian sahaja
   • Ia mengembalikan ID berangka
   • Ia menjana perkataan label literal, seperti 'positif' atau 'negatif'
   • Ia tidak boleh melakukan klasifikasi
6. Apakah FLAN-T5 berbanding dengan T5 asal?
   • Model imej yang lebih kecil
   • Keturunan yang ditala arahan yang membuat generalisasi kepada tugas yang tidak kelihatan
   • Sistem pengecaman pertuturan
   • Alat pangkalan data yang tidak berkaitan
7. When T5 generates a summary, what does decoder cross-attention let it consult?
   • The encoder's representations of the input article
   • Only previously generated summary tokens
   • Only the unprocessed task label
   • The training optimizer's stored gradients
8. In a closed-book T5 question-answering setup, where does the answer's factual information come from at inference?
   • A document retrieval step required for every question
   • A newly supplied answer passage required in the prompt
   • A live database lookup built into span corruption
   • Knowledge encoded in the model's learned parameters