Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Zhipu GLM Modelleri Testi

GLM'nin adını ve eğitim hedefini, ChatGLM kökenini, mevcut modele özel sürümleri ve şirket güncellemelerinin dikkatli bir şekilde yorumlanmasını kapsar.

İlgili kılavuz yollarıZhipu Glm Modelleri
Soru 1 arasında 8

Zhipu'nun modellerinde GLM neyi temsil ediyor?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Zhipu'nun modellerinde GLM neyi temsil ediyor?
    • Genel Dil Modeli
    • Küresel Öğrenme Makinesi
    • Grafik Katman Modeli
    • Üretken Mantık Modülü
  2. Zhipu AI en yakından hangi üniversiteyle ilişkilidir?
    • Pekin Üniversitesi
    • Tsinghua Üniversitesi
    • MİT
    • Fudan Üniversitesi
  3. What did the ChatGLM-6B release make available to developers?
    • A video-only diffusion model
    • A proprietary API with no released model
    • A bilingual Chinese-English chatbot model with deployment options for local hardware
    • A database for image annotations
  4. What does CogVideoX generate from a text prompt?
    • A protein structure
    • A transaction graph
    • A speech transcript only
    • A video clip
  5. Orijinal GLM eğitim hedefi nasıl işliyor?
    • Metin aralıklarını maskeler ve boşlukları otomatik regresif olarak doldurur
    • Yalnızca bir sonraki kelimeyi tahmin eder
    • Kelimeleri etiketsiz olarak kümeler
    • Arama sonuçlarını sıralar
  6. What is a stable technical question to ask about a specific Zhipu GLM release?
    • Whether all GLM releases have identical limits
    • Which capabilities, license, and evaluation results are documented for that exact version
    • Whether the company name predicts model quality
    • Whether a single benchmark proves general superiority
  7. What deployment option does the ChatGLM-6B repository document for reducing memory requirements?
    • Increasing the model to 70 billion parameters
    • Tüm dikkat katmanlarının kaldırılması
    • Quantized inference configurations such as 4-bit loading
    • Training a new tokenizer at each request
  8. How does the original GLM paper describe positional information for infilling spans?
    • It uses no position information
    • It assigns each document one global position
    • It treats masked spans as image patches
    • It uses two-dimensional positions to represent text position and the infilling span