Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по декодированию параллельных токенов MaskGIT

Ознакомьтесь с обучением маскированных токенов и итеративным параллельным декодированием MaskGIT, включая график перемаскирования на основе достоверности и двунаправленный контекст.

Связанные направляющие путиДекодирование параллельного токена Maskgit
Вопрос 1 из 8

Чем MaskGIT декодирует токены изображений иначе, чем преобразователь VQGAN?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Чем MaskGIT декодирует токены изображений иначе, чем преобразователь VQGAN?
    • Он прогнозирует токены параллельно и уточняет их за несколько шагов.
    • Он прогнозирует один токен за раз в растровом порядке.
    • Он не использует трансформатор
    • Генерирует только текст
  2. Какую цель обучения MaskGIT заимствует у языковых моделей?
    • Прогнозирование только следующего слова
    • Прогнозирование токена по маске, например BERT
    • Классификация изображений
    • Обучение с подкреплением на основе отзывов людей
  3. Какие токены MaskGIT фиксирует во время генерации на каждой итерации?
    • Те, с наименьшим доверием
    • Случайные жетоны
    • Прогнозы с самой высокой достоверностью
    • Все токены одновременно на первом этапе
  4. In the original MaskGIT generation examples, roughly how many refinement iterations were often used?
    • Exactly one iteration for every image and task
    • Hundreds of sequential token predictions
    • A fixed number that cannot be changed by the user
    • About 8 to 12 in those reported configurations
  5. Какой график контролирует, сколько токенов MaskGIT раскрывает на каждом этапе?
    • График маскировки косинуса
    • Линейное правило, раскрывающее все сразу
    • Нет расписания; это случайно
    • Фиксированный один токен за шаг
  6. Почему двунаправленное внимание помогает MaskGIT?
    • Скрывает изображение от модели
    • Это позволяет каждому токену видеть всю часть изображения для лучшего контекста.
    • Он смотрит только на более ранние токены
    • Это устраняет необходимость в каких-либо токенах
  7. What token grid does MaskGIT begin with when generating an image?
    • A fully decoded image that only needs color correction
    • A left-to-right stream with no masked positions
    • A grid with every image token masked
    • A grid of text embeddings from the prompt only
  8. How can MaskGIT fill a masked region during image inpainting?
    • Discard the observed image and generate an unrelated full image
    • Use only a left-to-right text decoder with no image tokens
    • Replace every visible token with a random codebook entry
    • Keep observed image tokens as context and iteratively predict the masked positions