Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Bối cảnh Windows Quiz

Xem lại ngân sách bối cảnh mã thông báo, phân bổ đầu vào và đầu ra, giới hạn đánh giá đầu vào dài, cân bằng truy xuất và hành vi khi yêu cầu vượt quá khả năng.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanCửa sổ ngữ cảnh
Câu hỏi 1 của 8

Cửa sổ ngữ cảnh của mô hình đo lường điều gì?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Cửa sổ ngữ cảnh của mô hình đo lường điều gì?
    • Độ phân giải màn hình của giao diện trò chuyện
    • Số lượng văn bản tối đa, tính bằng mã thông báo, mô hình có thể xem xét cùng một lúc
    • Có bao nhiêu người dùng có thể trò chuyện cùng một lúc
    • Tổng kích thước tập dữ liệu huấn luyện của mô hình
  2. How should a token be interpreted when budgeting language-model context?
    • As exactly one full word in every language
    • As exactly one sentence in every tokenizer
    • As a tokenizer-defined unit whose relation to words depends on the model and text
    • As the API password used to send a request
  3. In a decoder-style request with a shared input-and-continuation budget, which supplied material uses that budget?
    • Instructions, conversation turns, document tokens, and the generated continuation
    • Only the latest user message
    • Only stored application files that were never supplied
    • Only generated output, with input always free
  4. Under a dense full-attention pairwise-interaction model, how does comparison count scale when a request's token length doubles?
    • It becomes only twice as large under that model
    • It stays unchanged regardless of length
    • It becomes half as large
    • It becomes four times as large under the quadratic model
  5. Vấn đề 'lạc giữa' đề cập đến các mô hình có xu hướng:
    • Sự cố bất cứ khi nào đầu vào dài
    • Dịch phần giữa tài liệu sang ngôn ngữ khác
    • Nhớ lại thông tin ở đầu và cuối của một đầu vào dài tốt hơn phần giữa
    • Bỏ qua hoàn toàn câu đầu tiên và câu cuối cùng
  6. Why can retrieval be combined with a language model's limited context window?
    • It guarantees the lowest total cost for every workflow
    • It selects passages to supply rather than requiring the whole knowledge base as input
    • It permanently increases the model's supported token capacity
    • It removes the need to evaluate generated answers
  7. In an illustrative shared context budget of 8,000 tokens, input uses 6,500. How many tokens remain before other limits or overhead?
    • 6,500
    • 8,000
    • 14,500
    • 1,500
  8. What can happen when an input exceeds a language model interface's supported context?
    • Rejection, truncation, or application-side shortening, depending on the setup
    • Automatic permanent memory of all excluded text
    • Guaranteed silent deletion of the oldest message in every system
    • Automatic expansion of every model's trained architecture