کنفارمر آرکیٹیکچر کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. کنفارمر فن تعمیر ایک بلاک میں کن دو میکانزم کو جوڑتا ہے؟
   • کنولیشن اور خود توجہ
   • تکرار اور پولنگ
   • فیصلہ کرنے والے درخت اور جھرمٹ
   • بیم کی تلاش اور ٹوکنائزیشن
2. کنولیشن اور توجہ کو یکجا کرنا خاص طور پر تقریر کے لیے کیوں مفید ہے؟
   • توجہ مقامی فونیم کی تفصیلات کو ہینڈل کرتی ہے جبکہ کنوولوشن عالمی تناظر کو ہینڈل کرتا ہے۔
   • Convolution مقامی نمونوں پر قبضہ کرتا ہے جبکہ خود توجہ طویل فاصلے کے سیاق و سباق کو حاصل کرتی ہے۔
   • دونوں صرف تصاویر کے لیے اہمیت رکھتے ہیں، آڈیو نہیں۔
   • نہ ہی مدد کرتا ہے؛ یہ خالصتاً رفتار کے لیے ہے۔
3. کنفارمر بلاک کا 'میکارون' یا سینڈوچ ڈھانچہ کیا ہے؟
   • ایک کنولوشن کے ارد گرد توجہ کی دو تہیں
   • صرف ایک فیڈ فارورڈ پرت
   • دو آدھے قدم والے فیڈ فارورڈ ماڈیولز کے درمیان توجہ اور کنولوشن لپیٹ
   • Convolution Convolution کے اوپر اسٹیک کیا گیا ہے۔
4. کنفارمر کو کس تنظیم نے متعارف کرایا، اور کس سال میں؟
   • OpenAI 2018 میں
   • 2015 میں Meta
   • 2012 میں Microsoft
   • 2020 میں Google
5. Conformer کے اندر Convolution ماڈیول میں عام طور پر کیا شامل ہوتا ہے؟
   • ایک نقطہ وار تبدیلی، ایک GLU، ایک گہرائی سے تبدیلی، معمول پر لانے، اور ایک سوئش ایکٹیویشن
   • صرف ایک واحد مکمل طور پر منسلک پرت
   • ایک بار بار آنے والا LSTM سیل
   • ایک بے ترتیب جنگل کا درجہ بندی کرنے والا
6. On LibriSpeech test-clean/test-other, what WER did the original Conformer paper report with an external language model?
   • 2.1% / 4.3%
   • 1.9% / 3.9%
   • 9.1% / 9.3%
   • 0.1% / 0.3%
7. What positional information does the Conformer paper add to attention?
   • A geographic GPS coordinate for every speech frame
   • A fixed class label for each utterance
   • Relative positional encoding
   • A separate video frame index
8. What word error rates did the Conformer paper report without an external language model on LibriSpeech test/test-other?
   • 20.1% / 40.3%
   • 0.1% / 0.3%
   • 12.1% / 14.3%
   • 2.1% / 4.3%