Maswali yanayounganishwa na mwongozo · Ngumu Kiwango

Maswali ya Uendeshaji na Uwakilishi ya Uendeshaji

Hukagua jinsi vekta za uanzishaji zinavyokadiriwa, kutumika kwa makisio na kupimwa, pamoja na hatari kutoka kwa ujanibishaji unaotegemea papo hapo.

Swali 1 ya 8

Ni wakati gani katika operesheni ya mfano ambapo uanzishaji wa uanzishaji huingilia kati?

Hakiki kila swali8 maswali

Majibu na maelezo huonekana unapojibu maswali.

  1. Ni wakati gani katika operesheni ya mfano ambapo uanzishaji wa uanzishaji huingilia kati?
    • Kwa wakati wa uelekezaji, kwa kurekebisha uanzishaji uliofichwa
    • Wakati wa mafunzo ya awali tu
    • Wakati wa ukusanyaji wa data
    • Tu baada ya maandishi ya pato kuchapishwa
  2. Je, vekta ya uendeshaji inakokotwaje kwa kawaida?
    • Kwa kuanzisha matrix bila mpangilio
    • Kama tofauti ya wastani kati ya uanzishaji kwenye utofautishaji wa vidokezo vyema na hasi
    • Kwa kufuta tabaka kutoka kwa mfano
    • Kwa kuhesabu ishara katika haraka
  3. Ni nadharia gani inayo msingi kwa nini uanzishaji unafanya kazi?
    • Wazo kwamba mifano huhifadhi data kama maandishi wazi
    • Imani kwamba niuroni zote zinafanana
    • Nadharia ya uwakilishi ya mstari, kwamba vipengele vingi ni takriban mielekeo ya mstari
    • Madai kwamba mifano haiwezi kuwakilisha dhana
  4. Je, mgawo wa kuongeza kasi kwenye vekta ya uendeshaji hudhibiti nini?
    • Saizi ya msamiati wa mfano
    • Idadi ya tabaka katika mfano
    • Kiwango cha mafunzo
    • Jinsi tabia inavyosukumwa kwa nguvu katika mwelekeo uliochaguliwa
  5. Ni hatari gani inayojulikana ya kuelekeza mwanamitindo kwa fujo sana?
    • Uwiano wa pato na uwezo unaweza kuharibu
    • Mtindo hujizoeza kiotomatiki
    • Saizi ya faili inakua bila kudhibitiwa
    • Inaandika tena uzani
  6. Ni mbinu gani mara nyingi huunganishwa na uendeshaji ili kupata vipengele vinavyoweza kufasiriwa vya kubana?
    • Ukandamizaji wa JPEG
    • Simbua kiotomatiki chache ambazo hutengana kuwezesha kuwa vipengele
    • Usajili wa jina la kikoa
    • Upungufu wa diski
  7. How does activation steering differ from fine-tuning the model weights?
    • It retrains the model on a new labeled dataset
    • It changes the tokenizer vocabulary
    • It adds a vector to hidden activations during inference without updating the base weights
    • It replaces the attention layers with a classifier
  8. A steering vector works on the prompts used to compute it but not on a different topic. Which limitation does this illustrate?
    • The vector must be an optimizer state
    • Steering always requires fine-tuning
    • A residual stream contains no features
    • The direction found from one prompt set may not generalize to other contexts