Toolformer ve Kendi Kendine Öğretilen Takım Kullanımı Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Toolformer'ın öğrenme aracı kullanımına yaklaşımını farklı kılan şey nedir?
   • Kendi kendini denetleyen kendi araç çağrısı eğitim örneklerini oluşturur ve filtreler
   • Binlerce insan etiketli araç çağrısına dayanır
   • Yalnızca insan geri bildirimlerinden takviyeli öğrenmeyi kullanır
   • Her takım çağrısını elle kodlar
2. Toolformer, aday API çağrısını sürdürüp sürdürmeyeceğine karar vermek için hangi kriteri kullanır?
   • Bir insan değerlendiricinin bunu onaylayıp onaylamadığı
   • Çağrı sonucunun modelin aşağıdaki tokenlardaki kaybını azaltıp azaltmadığı
   • Çağrının boş olmayan bir dize döndürüp döndürmediği
   • Aramanın bir saniyeden kısa sürede gerçekleşip gerçekleşmeyeceği
3. Orijinal Toolformer hangi araçları kullanmayı öğrendi?
   • Görüntü oluşturucu, müzik sentezleyici ve 3D oluşturucu
   • Yalnızca bir Python yorumlayıcısı
   • Hesap makinesi, QA sistemi, arama motoru, çevirmen ve takvim
   • Yalnızca bir web tarayıcısı ve bir dosya sistemi
4. Toolformer'ın işlemi sırasında araç çağrıları metinde nasıl temsil ediliyor?
   • Ayrı ses kanalları olarak
   • Belgeye eklenen resimler olarak
   • Yalnızca harici bir veritabanındaki girişler olarak
   • API çağrısını ve sonucunu satır içi olarak işaretleyen özel belirteçler olarak
5. Büyük dil modellerinin temelindeki zayıflık, Toolformer'ı motive etti mi?
   • Aritmetik, güncel gerçekler ve kesin araştırma konularında zayıftırlar
   • Akıcı cümleler oluşturamazlar
   • İnce ayar yapılamazlar
   • Sadece İngilizce çalışıyorlar
6. Araç çağrısı örneklerini oluşturup filtreledikten sonra Toolformer bunlarla ne yapar?
   • Onları atar ve yeniden başlar
   • Filtrelenmiş, kendi kendine oluşturulan veri kümesinde modele ince ayar yapar
   • Bunları yeniden etiketleme için insan açıklamacılara gönderir
   • Bunları yalnızca değerlendirme amacıyla saklar
7. Why compare the next-token loss with and without an API result when filtering a candidate call?
   • To select the API with the longest response
   • To remove all calls that change the context
   • To retain calls whose result improves prediction of the following real text
   • To maximize the number of API calls per paragraph
8. Once useful tool-call examples are filtered, how does Toolformer incorporate them?
   • It discards them and trains only on human ratings
   • It changes the API results into class labels
   • It retrains each external API from scratch
   • It fine-tunes on the resulting self-generated examples