RoBERTA ٹریننگ ریسیپی کوئز

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

1. اصل BERT کے بارے میں RoBERTA کی بنیادی بصیرت کیا تھی؟
   • BERT کا فن تعمیر بنیادی طور پر ناقص تھا۔
   • BERT نے بہت زیادہ پیرامیٹرز استعمال کیے ہیں۔
   • BERT نمایاں طور پر زیر تربیت تھا۔
   • BERT کو ایک ڈیکوڈر شامل کرنے کی ضرورت ہے۔
2. RoBERta نے BERT کا کون سا مقصد ہٹایا؟
   • اگلے جملے کی پیشن گوئی
   • نقاب پوش زبان کی ماڈلنگ
   • ٹوکن کی درجہ بندی
   • ٹوکن کا پتہ لگانے کو تبدیل کر دیا گیا۔
3. RoBERTA میں ڈائنامک ماسکنگ کیا ہے؟
   • کارپس میں صرف نایاب الفاظ کو چھپانا
   • ایک ہی وقت میں پورے جملے کو چھپانا
   • ایک کارپس میں ایک ہی ٹوکن کو دو بار ماسک نہ کریں۔
   • ہر بار جب کوئی ترتیب دیکھا جائے تو ایک نیا ماسک پیٹرن تیار کرنا
4. RoBERTA کے تربیتی ڈیٹا کا BERT کے مقابلے کیسے ہوا؟
   • اس نے وہی 16 جی بی ٹیکسٹ استعمال کیا۔
   • اس نے تقریباً 160GB استعمال کیا، تقریباً 10x زیادہ
   • اس میں کم ڈیٹا لیکن کلینر لیبل استعمال کیے گئے۔
   • اس میں صرف وکی پیڈیا استعمال کیا گیا تھا۔
5. کس تنظیم نے RoBERta جاری کیا؟
   • Facebook AI (Meta)
   • Google اے آئی
   • OpenAI
   • Microsoft تحقیق
6. RoBERTA کے کثیر لسانی ورژن کو کیا کہتے ہیں؟
   • ایم بی ای آر ٹی
   • RoBERTA-XL
   • XLM-R (XLM-RoBERTA)
   • پولی روبرٹا
7. Which text encoding did the RoBERTa recipe use according to the guide?
   • A fixed vocabulary of complete words only
   • Byte-level byte-pair encoding
   • One image patch per token
   • A phoneme-only vocabulary
8. A researcher credits a new layer for beating BERT but also changes the data volume and training duration. Which lesson from RoBERTa matters?
   • Architecture changes always explain every improvement
   • Training duration can be ignored if the benchmark is the same
   • Data volume cannot affect an encoder
   • Training choices can account for gains, so they must be considered when comparing models