Kuiz berkaitan panduan · Sederhana Tahap

Kuiz Model Memaksa Guru dalam Urutan

Menyemak cara awalan kebenaran tanah melatih penyahkod jujukan, cara topeng kausa menyokong latihan selari dan sebab inferens berbeza.

Laluan panduan yang berkaitanMemaksa Guru Dalam Model Urutan
soalan 1 daripada 8

Semasa guru memaksa, apakah yang disuap sebagai input pada setiap langkah penyahkodan?

Pratonton setiap soalan8 soalan

Jawapan dan penjelasan muncul semasa anda mengambil kuiz.

  1. Semasa guru memaksa, apakah yang disuap sebagai input pada setiap langkah penyahkodan?
    • Token kebenaran tanah sebelumnya
    • Ramalan model itu sendiri sebelum ini
    • Token rawak
    • Token keluaran akhir
  2. During teacher-forced training, what target is paired with decoder input y_(t−1)?
    • The previous ground-truth token
    • The next target token y_t
    • A token sampled from the validation set
    • The maximum-probability output from an earlier training run
  3. Ketidakpadanan ujian kereta api yang disebabkan oleh paksaan guru dikenali sebagai:
    • Kecerunan yang hilang
    • Mod runtuh
    • Bias pendedahan
    • Kebocoran label
  4. Dalam penyahkod Transformer, apakah mekanisme yang membolehkan latihan paksa guru berjalan selari merentasi kedudukan?
    • Keciciran
    • Normalisasi kelompok
    • Carian rasuk
    • Topeng perhatian sebab (pandang ke hadapan).
  5. Pada masa inferens, mengapa paksaan guru tidak boleh digunakan?
    • Tiada token masa depan yang benar untuk diberi makan
    • Fungsi kehilangan tidak tersedia
    • GPU terlalu perlahan
    • Topeng perhatian dilumpuhkan
  6. Kerugian manakah yang biasanya digunakan pada setiap langkah semasa latihan paksa guru?
    • Min ralat kuasa dua pada logit mentah
    • Entropi silang antara pengedaran yang diramalkan dan token seterusnya yang benar
    • Kehilangan engsel pada benam
    • Kehilangan persamaan kosinus
  7. The target sequence is “red, blue, green.” Under teacher forcing, which token is supplied when training the prediction of “green”?
    • The model’s prediction for “green”
    • The future token after “green”
    • The ground-truth previous token “blue”
    • A randomly sampled vocabulary item
  8. At decoder position t, which tokens must a causal attention mask block?
    • The source sequence
    • All earlier target tokens
    • The current position’s own input
    • Target tokens at positions later than t