Bài kiểm tra nhúng văn bản

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

1. What does a text embedding supply for a language comparison task?
   • A required spoken audio recording
   • A verbatim dictionary entry for every coordinate
   • A numerical vector representation of text
   • Only a grammar-repair instruction
2. In a representation trained to capture synonym similarity, what relationship is desirable for happy and joyful?
   • A relatively high similarity under the chosen scoring method
   • A mandatory identical vector for every word
   • A guarantee they are synonyms in every possible context
   • A requirement that neither word can be encoded
3. Hạn chế chính của việc nhúng từ ban đầu như Word2Vec và GloVe là gì?
   • Chúng không thể được lưu trữ trên máy tính
   • Họ chỉ làm việc với hình ảnh
   • Họ không yêu cầu dữ liệu đào tạo
   • Mỗi từ có một vectơ cố định duy nhất bất kể ngữ cảnh, vì vậy 'ngân hàng' có nghĩa giống nhau ở mọi nơi
4. Làm thế nào để các phần nhúng theo ngữ cảnh hiện đại cải thiện các phần nhúng từ tĩnh?
   • Họ loại bỏ tất cả các số khỏi đại diện
   • Họ gán cho một từ một vectơ khác tùy thuộc vào câu xung quanh nó
   • Họ chỉ nhúng chữ cái đầu tiên của mỗi từ
   • Họ làm cho vectơ của mỗi từ giống hệt nhau
5. Which documented default similarity method does Sentence Transformers use for embedding comparison?
   • Độ tương tự cosin
   • Alphabetical order
   • Document creation date
   • Character count alone
6. What role can compatible text vectors play in a dense-retrieval RAG pipeline?
   • Guaranteeing every generated claim is correct
   • Eliminating the source corpus
   • Ranking candidate passages before they are supplied as context
   • Training a new language model on every query
7. Which pooling strategy is the stated default in the original Sentence-BERT paper?
   • A mandatory maximum over every possible vocabulary item
   • Mean pooling of output token vectors
   • Concatenation of all corpus documents
   • Randomly selecting an unchanged input byte
8. Which Sentence-BERT design allows stored sentences to be encoded before a new comparison sentence arrives?
   • Mandatory joint processing of every possible pair
   • Rebuilding encoder weights for each candidate
   • Encoding only the final comparison score
   • Independent sentence encoding through its siamese architecture