Ezt a böngészőt már nem támogatjuk.
Frissítsen a Microsoft Edge-re, hogy kihasználhassa a legújabb funkciókat, a biztonsági frissítéseket és a technikai támogatást.
Az alábbi kérdések megválaszolásával ellenőrizheti tudását.
Mi a célja egy nagy nyelvi modellnek (LLM)?
Természetes nyelvi szöveg feldolgozása és előállítása nagy mennyiségű szöveges adatból való tanulással a nyelv mintáinak és szabályainak felderítéséhez.
Az antropomorfizmus bemutatásához és az érzelmek megértéséhez.
A nyelv és a tények megértése.
Mi a különbség a hagyományos természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) között?
A hagyományos NLP sok terabájtnyi nem címkézett adatot használ az alapmodellben, míg az LLM-ek címkézett adatokat biztosítanak a gépi tanulási modell betanításához.
A hagyományos NLP kifejezetten adott használati esetekre van optimalizálva, míg az LLM-ek természetes nyelven írják le, hogy mit szeretne a modell elvégezni.
A hagyományos NLP képességenként egy modellt igényel, míg az LLM-eknek egyetlen modellt kell használniuk számos természetes nyelvi használati esethez.
Mi a tokenizálás célja a természetes nyelvi modellekben?
A szövegek olyan módon történő ábrázolása, amely a gépek számára érthető a környezet elvesztése nélkül, hogy az algoritmusok könnyebben azonosíthassák a mintákat.
Szöveg betűről betűre történő létrehozásához.
A közös szavak egyetlen tokennel való ábrázolása.
A munka ellenőrzése előtt minden kérdésre válaszolnia kell.
Hasznosnak találta ezt az oldalt?