ترتیب سے ترتیب ماڈلز کوئز

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

1. ترتیب سے ترتیب ماڈل کے دو اہم اجزاء کیا ہیں؟
   • ایک انکوڈر اور ایک ڈیکوڈر
   • ایک ٹوکنائزر اور ایک درجہ بندی کرنے والا
   • دو ایک جیسے انکوڈر
   • ایک فلٹر اور ایک درجہ بندی
2. seq2seq ماڈلز میں توجہ کے طریقہ کار نے کون سا کلیدی مسئلہ حل کیا؟
   • آہستہ ٹوکنائزیشن
   • طویل ان پٹ کے لیے فکسڈ لینتھ ویکٹر کی رکاوٹ
   • ذخیرہ الفاظ کی کمی
   • ضرورت سے زیادہ تربیتی ڈیٹا
3. اصل 2014 seq2seq ترجمہ ماڈل نے کون سا فن تعمیر استعمال کیا؟
   • Convolutional نیٹ ورکس
   • فیصلہ کرنے والے درخت
   • اسٹیک شدہ LSTMs
   • ننگی فیڈ فارورڈ پرتیں۔
4. ہر ضابطہ کشائی کے مرحلے کے لیے توجہ کس طرح سیاق و سباق کو تیار کرتی ہے؟
   • تمام ان پٹ ٹوکنز کا یکساں اوسط لگا کر
   • انکوڈر کو مکمل طور پر نظر انداز کر کے
   • آخری ان پٹ ٹوکن کاپی کرکے
   • الائنمنٹ اسکورز کا استعمال کرتے ہوئے انکوڈر سٹیٹس کی ایک وزنی رقم سے
5. seq2seq آؤٹ پٹ ان پٹ سے لمبائی میں کیوں مختلف ہو سکتے ہیں؟
   • ڈیکوڈر اس وقت تک ٹوکن تیار کرتا ہے جب تک کہ یہ سٹاپ سگنل خارج نہ کرے۔
   • ان پٹ اور آؤٹ پٹس کی لمبائی ہمیشہ برابر ہوتی ہے۔
   • انکوڈر ہر چیز کو پیڈ کرتا ہے۔
   • لمبائی پہلے سے طے شدہ ہے۔
6. کون سے جدید ماڈلز مقبول ٹرانسفارمر پر مبنی seq2seq فن تعمیر ہیں؟
   • ResNet اور VGG
   • T5 اور BART
   • K- کا مطلب اور PCA
   • Word2Vec اور GloVe
7. In encoder-decoder attention, which representations are commonly used as keys and values?
   • Only the decoder’s future hidden states
   • The vocabulary file’s byte offsets
   • The encoder’s output representations
   • The optimizer’s learning-rate history
8. What does a bidirectional encoder provide to an attention-based decoder?
   • A fixed one-token output regardless of the input
   • A guarantee that output length equals input length
   • A causal mask over future target tokens
   • Contextual representations of source tokens that can use information from both directions