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

Câu đố về gia đình kiểu mẫu Llama

Xem lại các bản phát hành trọng lượng mở, dòng mô hình, điều chỉnh lệnh, hiệu quả suy luận và các biến thể đa phương thức mới hơn của Llama.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanGia đình kiểu mẫu Llama
Câu hỏi 1 của 8

How does Meta describe access to Llama model weights, and what governs use?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

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

  1. How does Meta describe access to Llama model weights, and what governs use?
    • Weights are publicly released for eligible versions, subject to each version’s license and use terms
    • Every version is public domain with unrestricted use
    • Only Meta employees can access any Llama weights
    • The weights are downloadable without any terms
  2. Từ viết tắt 'Llama' có nghĩa là gì?
    • Học tập tuyến tính và kiến trúc đa phương thức
    • Mô hình ngôn ngữ lớn Meta AI
    • Logic lớp và phân tích máy
    • Ứng dụng quản lý ngôn ngữ địa phương
  3. Bản phát hành Llama nào đầu tiên đã thêm giấy phép cho phép sử dụng thương mại rộng rãi?
    • Llama gốc 1
    • Chỉ có Llama 405
    • Lạc đà 2
    • Không ai trong số họ cho phép sử dụng thương mại
  4. Kiến trúc nào làm nền tảng cho các mô hình Llama?
    • Bộ phân loại hình ảnh tích chập
    • Một tập hợp cây quyết định
    • Một mạng lặp đi lặp lại không có sự chú ý
    • Máy biến áp chỉ dành cho bộ giải mã dự đoán mã thông báo tiếp theo
  5. Các biến thể 'trò chuyện' hoặc điều chỉnh theo hướng dẫn của Llama được tạo ra như thế nào để làm theo lời nhắc của người dùng?
    • Thông qua việc học tập tinh chỉnh và củng cố có giám sát từ phản hồi của con người
    • Bằng cách tăng độ phân giải màn hình
    • Bằng cách xóa hoàn toàn mô hình cơ sở
    • Bằng cách dịch tất cả lời nhắc sang tiếng Latin trước
  6. In what deployment setup can running Llama locally avoid sending prompts to a hosted inference service?
    • Whenever a model is downloaded, even when an app sends prompts to cloud tools
    • When inference runs on-device or on a private local server without a prompt-forwarding service
    • Only when the model is fine-tuned rather than used for inference
    • When the application stores prompts in a shared hosted API
  7. Which attention design did Meta adopt in Llama 3 8B and 70B to improve inference efficiency?
    • Residual vector quantization
    • Spatially-adaptive normalization
    • Grouped-query attention (GQA)
    • A recurrent state-space scan
  8. What inputs can Llama 3.2 Vision models accept?
    • Audio waveforms only
    • Video frames only, with no text
    • Sensor data without language or images
    • Văn bản và hình ảnh