گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح

نیچرل لینگویج انفرنس اینڈ انٹیلمنٹ کوئز

NLI کے داخلے، تضاد، اور غیر جانبدار لیبلز، بینچ مارک ڈیٹاسیٹس، ٹرانسفارمر ان پٹس، اور شواہد کی جانچ کی حدود سیکھیں۔

سوال 1 کی 8

قدرتی زبان میں تین معیاری لیبل کیا ہیں؟

ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات

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

  1. قدرتی زبان میں تین معیاری لیبل کیا ہیں؟
    • Entailment، تضاد، غیر جانبدار
    • مثبت، منفی، غیر جانبدار
    • سچا، جھوٹا، نامعلوم
    • موضوع، فعل، اعتراض
  2. NLI میں، 'انٹیلمنٹ' کا کیا مطلب ہے؟
    • دونوں جملے غیر متعلق ہیں۔
    • بنیاد کے پیش نظر مفروضہ درست ہونا چاہیے۔
    • بنیاد کے پیش نظر مفروضہ غلط ہونا چاہیے۔
    • جملے گرامر کے لحاظ سے ایک جیسے ہیں۔
  3. اس بنیاد پر 'ایک آدمی اسٹیج پر گٹار بجا رہا ہے،' کون سا مفروضہ تضاد ہے؟
    • ایک شخص موسیقی پیش کر رہا ہے۔
    • ہجوم گانا پسند کرتا ہے۔
    • سٹیج خالی ہے۔
    • ایک موسیقار ایک ساز رکھتا ہے۔
  4. What is an annotation artifact in an NLI dataset?
    • A model that reasons perfectly with very little data
    • A dataset where every annotator agrees
    • A premise that is always longer than its hypothesis
    • A spurious cue that lets a model guess labels without reasoning about the premise-hypothesis relation
  5. NLI کو تربیت دینے اور جانچنے کے لیے کون سے ڈیٹاسیٹس کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے؟
    • SNLI اور MultiNLI
    • امیج نیٹ اور سی آئی ایف اے آر
    • MNIST اور SVHN
    • WikiText اور Penn Treebank
  6. How can NLI support a check of a generated claim against source evidence?
    • Measure the generated claim’s length
    • Classify whether the evidence entails, contradicts, or leaves the claim neutral
    • Count unique words only
    • Translate the claim into another language
  7. In NLI, what does the neutral label mean?
    • The hypothesis is guaranteed true
    • The hypothesis is guaranteed false
    • The premise neither entails nor contradicts the hypothesis
    • The two sentences are grammatically identical
  8. How does a common transformer NLI classifier present a sentence pair to the model?
    • Encode only the hypothesis and discard the premise
    • Convert both sentences into audio first
    • Train a separate model for every word
    • Concatenate the premise and hypothesis with a separator token