Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Hızlı Ayarlama Sınavı

Girdi katmanındaki yumuşak ipuçlarını, dondurulmuş model kurulumunu ve ipucu ayarı için bildirilen ölçeğe bağlı sonuçları inceleyin.

İlgili kılavuz yollarıHızlı Ayarlama
Soru 1 arasında 8

İstem ayarlamada 'yumuşak istem' nedir?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. İstem ayarlamada 'yumuşak istem' nedir?
    • Gerçek kelimelerle eşlenmesi gerekmeyen sürekli yerleştirme vektörleri öğrenildi
    • Kibarca ifade edilmiş bir metin talimatı
    • Modelin daha küçük bir damıtılmış kopyası
    • Dondurulmuş çıktı logitleri kümesi
  2. Hızlı ayarlama, eğitilebilir vektörlerini nereye ekler?
    • Her transformatör katmanında
    • Yalnızca giriş gömme katmanında
    • Yalnızca çıktı katmanında
    • Optimize edici durumunun içinde
  3. Orijinal makale model ölçeği hakkında hangi şaşırtıcı etkiyi vurguladı?
    • Modeller büyüdükçe hızlı ayarlama daha da kötüleşiyor
    • Ölçeğin istem ayarlaması üzerinde hiçbir etkisi yoktur
    • Modeller büyüdükçe, hızlı ayarlama tam ince ayar kalitesine yaklaşır
    • Daha büyük modeller artık hızlı ayarlanamaz
  4. Hızlı ayarlamayı kim başlattı?
    • 2016 yılında DeepMind
    • 2023'te Anthropic
    • Microsoft 2019'da
    • 2021'de Google (Lester, Al-Rfou, Constant) araştırmacıları
  5. Anında ayarlama, tek bir modelden birçok görevin yerine getirilmesini nasıl mümkün kılar?
    • Model donmuş halde kalırken her görev kendi küçük yumuşak istemini kullanır
    • Her istek için tüm modeli yeniden eğitir
    • Kullanılmayan görevleri ağırlıklardan siler
    • Görev başına ayrı bir GPU gerektirir
  6. Lester ve meslektaşlarının makalesi, ipucu ayarını önek ayarıyla ilişkili olarak nasıl tanımlar?
    • Dondurulmuş dil modellerinin bir alternatifi olarak
    • Makalenin önek ayarıyla karşılaştırdığı daha basit, ilgili bir yöntem olarak
    • Eğitilebilir parametresi olmayan bir belirteçleyici olarak
    • Her model ağırlığını güncelleyen bir yöntem olarak
  7. Lester ve meslektaşları, ipucu ayarını ölçekler genelinde incelemek için hangi model ailesini kullandı?
    • WaveNet
    • AlphaFold2
    • T5
    • İzolasyon Ormanı
  8. İpucu ayarında yumuşak ipuçları nasıl optimize edilir?
    • Her görev için tüm model ağırlıklarını değiştirerek
    • Gömüleri yalnızca sabit kodlanmış kelimelerle değiştirerek
    • Her örnek için yeni bir belirteçleyici eğiterek
    • İpucu vektörlerini güncellemek için dondurulmuş bir dil modeli üzerinden geri yayılım ile