Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

01.AI Testinden Yi Modelleri

Yi model ailesinin kökenlerini, iki dilli odağını, yalnızca kod çözücü tasarımını, uzun bağlam değişkenlerini ve talimat odaklı eğitim sonrası eğitimini inceleyin.

İlgili kılavuz yolları01 AI'dan Yi Modelleri
Soru 1 arasında 8

Yi modellerinin arkasındaki şirket olan 01.AI'yi kim kurdu?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Yi modellerinin arkasındaki şirket olan 01.AI'yi kim kurdu?
    • Kai Fu Lee
    • Robin Li
    • Jack Ma
    • Andrew Ng
  2. Piyasaya sürülen ilk Yi temel modellerinden ikisi nelerdi?
    • Yi-1 ve Yi-2
    • Yi-6B ve Yi-34B
    • Yi-100 ve Yi-200
    • Yi-Mini ve Yi-Max
  3. Yi modelleri özellikle hangi yeteneklerle tanınıyor?
    • Yalnızca görseller oluşturuluyor
    • Herhangi bir GPU olmadan çalıştırma
    • Güçlü iki dilli Çince-İngilizce performansı
    • Yalnızca konuşulan sesi tercüme etme
  4. Yi modelleri hangi temel mimari çizgisini takip ediyor?
    • Tekrarlayan bir LSTM tasarımı
    • Bir yayılma modeli
    • BERT gibi saf bir kodlayıcı modeli
    • Yalnızca Llama tarzı kod çözücüye yönelik transformatör
  5. Uzun bağlam Yi değişkenlerinin bağlam penceresi kabaca ne kadardır?
    • 200.000 jeton
    • 4K jetonlar
    • 32 bin jeton
    • 1 milyon jeton
  6. What did 01.AI’s Yi technical report identify as an important driver of model performance?
    • Yapay zekayı tamamen terk etmek
    • Data quality resulting from data-engineering efforts
    • Yalnızca donanım yongaları oluşturma
    • OpenAI ile birleşme
  7. What does supervised fine-tuning plus reinforcement learning from human feedback aim to improve in Yi chat models?
    • Compressing retinal images
    • Changing the model into an encoder-only network
    • Following instructions in conversational use
    • Removing all text-generation ability
  8. What data strategy did 01.AI emphasize for the Yi models?
    • Training exclusively on synthetic audio
    • Avoiding all data filtering
    • Using only programming-language source code
    • Careful data quality and curation rather than relying only on sheer scale