Quiz T5 i zamiana tekstu na tekst

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Jaka jest idea przewodnia T5?
   • Robi tylko tłumaczenie maszynowe
   • Generuje obrazy z podpisów
   • Każde zadanie NLP jest formułowane jako tekst wejściowy do tekstu wyjściowego
   • Zastępuje wszelki trening nauką przez wzmacnianie
2. Z jakiej architektury transformatorowej korzysta T5?
   • Pełny koder-dekoder
   • Tylko enkoder, jak BERT
   • Tylko dekoder, np. GPT
   • Żadnej uwagi
3. Jaki cel przedtreningowy wykorzystuje przede wszystkim T5?
   • Tylko przewidywanie następnego zdania
   • Przewidywanie cen akcji
   • Malarstwo obrazu
   • Uszkodzenie zakresu, maskowanie sąsiadujących zakresów zastąpionych żetonami Strażników
4. Na jakim korpusie był wstępnie trenowany T5?
   • Tylko Wikipedia
   • Kolosalny, czysty, pełzający korpus C4
   • Zbiór danych kodu źródłowego
   • Transkrypcje audio
5. W jaki sposób T5 reprezentuje zadanie klasyfikacyjne, takie jak analiza nastrojów?
   • Wyprowadza tylko wektor prawdopodobieństwa
   • Zwraca numeryczny identyfikator
   • Generuje dosłowne słowo etykiety, takie jak „pozytywny” lub „negatywny”
   • Nie może dokonać klasyfikacji
6. Czym jest FLAN-T5 w porównaniu z oryginalnym T5?
   • Mniejszy model obrazu
   • Potomek dostrojony do instrukcji, który uogólnia na niewidoczne zadania
   • System rozpoznawania mowy
   • Niepowiązane narzędzie bazy danych
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