گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح

EleutherAI کوئز

EleutherAI کے اوپن لینگوئج ماڈلز، پائل ڈیٹاسیٹ، تشخیصی ٹولز، اور عملی فن تعمیر کے انتخاب جیسے RoPE کا جائزہ لیں۔

متعلقہ گائیڈ کے راستےالیوتھرائی
سوال 1 کی 8

How did EleutherAI first bring together its research community?

ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات

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

  1. How did EleutherAI first bring together its research community?
    • As a Discord server for discussing GPT-3 and open language modeling
    • سلیکن ویلی میں ایک وینچر فنڈڈ اسٹارٹ اپ کے طور پر
    • ایک سرکاری تحقیقی لیبارٹری کے طور پر
    • As a university’s official AI department
  2. 'دی پائل' کیا ہے؟
    • ایک ملکیتی چیٹ بوٹ پروڈکٹ
    • ٹریننگ لینگویج ماڈلز کے لیے ایک 825GB اوپن کیوریٹڈ ٹیکسٹ ڈیٹاسیٹ
    • اعصابی نیٹ ورک کی ایک قسم
    • EleutherAI کا کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم
  3. ان میں سے کون ایک EleutherAI زبان کا ماڈل ہے؟
    • BERT-بڑا
    • LLaMA-2
    • GPT-NeoX-20B
    • پی ایل ایم
  4. ایل ایم ایویلیویشن ہارنس کس کے لیے استعمال ہوتا ہے؟
    • متن سے تصاویر بنانا
    • کمپریسنگ ماڈل وزن
    • ویب APIs کے بطور ہوسٹنگ ماڈل
    • بہت سے کاموں میں بینچ مارکنگ زبان کے ماڈلز
  5. Which organizations are named in EleutherAI’s retrospective as research supporters?
    • CoreWeave and Google TPU Research Cloud
    • Nvidia and the National Science Foundation only
    • The U.S. Department of Energy and NASA
    • Amazon and the European Space Agency
  6. EleutherAI نے 2023 میں کیا تنظیمی تبدیلی کی؟
    • اسے OpenAI نے حاصل کیا تھا۔
    • اسے ایک غیر منافع بخش تحقیقی ادارے کے طور پر باقاعدہ بنایا گیا۔
    • یہ ایک منافع بخش ہیج فنڈ بن گیا۔
    • یہ مکمل طور پر بند ہو گیا۔
  7. Which positional method does the GPT-NeoX-20B paper describe using instead of learned absolute position embeddings?
    • A separate learned embedding for every document
    • A convolutional image-position map
    • Rotary Positional Embeddings (RoPE)
    • A random position permutation at each layer
  8. What architectural arrangement is highlighted as a GPT-NeoX-20B difference from GPT-3?
    • The model replaces its Transformer with a decision tree
    • Every layer removes the attention mechanism
    • It uses only an encoder and no autoregressive decoder
    • Attention and feed-forward layers can be computed in parallel