Metin Ters Çevirme Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Orijinal metni ters çevirme makalesi ne tür kavramları kişiselleştirdi?
   • User-provided objects or visual styles
   • Only database schemas
   • Only speech transcripts
   • Only camera calibration parameters
2. Metin Ters Çevirme'nin genellikle yaklaşık olarak kaç örnek görsele ihtiyacı vardır?
   • Yalnızca tek bir resim
   • Yaklaşık 3 ila 5 resim
   • Binlerce görsel
   • Hiç resim yok
3. Metin Ters Çevirme dosyaları neden bu kadar küçük (genellikle birkaç kilobayt)?
   • Tüm modeli sıkıştırıyorlar
   • Bunlar yalnızca metin istemleridir
   • Yalnızca bir öğrenilmiş vektörü depolarlar
   • Çevrimiçi bir veritabanına başvuruyorlar
4. Metin Tersine Çevirme eğitimi sırasında neler değişmeden kalır?
   • Örnek görseller
   • Yeni sözde kelime
   • Metin istemi formatı
   • Modelin mevcut ağırlıklarının tümü
5. Öğrenilen bir kavramı Metin Tersine Çevirmeden sonra nasıl kullanırsınız?
   • Yeni sözde sözcüğünü bir istemde yazın
   • Modeli her seferinde yeniden eğitin
   • Fotoğrafları tekrar yükleyin
   • Modelin kaynak kodunu düzenleyin
6. Yeni yerleştirmeyi optimize etmek için hangi kayıp kullanılır?
   • Bir sınıflandırma doğruluğu kaybı
   • Örnek görüntülerdeki difüzyon gürültüsünü gideren kayıp
   • Konuşma tanıma kaybı
   • Kayıp yok; bu manuel ayarlama
7. How does textual inversion use the learned token at generation time?
   • It replaces the image decoder
   • It directly edits a generated image without sampling
   • It inserts the token into a text prompt so the frozen text-to-image model can condition on it
   • It changes the model’s tokenizer vocabulary for every user
8. What is a key limitation of a concept learned from only a few example images?
   • It always increases the model’s image resolution
   • It automatically learns every view and lighting condition
   • It changes all existing model concepts equally
   • It may capture incidental features of those examples and generalize imperfectly