Verifica delle conoscenze

4 minuti

Testare le proprie conoscenze rispondendo alle domande seguenti.

Qual è lo scopo di un modello linguistico grande (LLM)?

Per elaborare e produrre testo in linguaggio naturale imparando da una grande quantità di dati di testo per individuare criteri e regole del linguaggio.

Manifestare antropomorfismo e comprendere emozioni.

Comprendere linguaggio e fatti.

Qual è la differenza tra i modelli tradizionali di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli linguistici Large?

Il NLP tradizionale usa molti terabyte di dati non etichettati nel modello di base, mentre le macchine virtuali forniscono un set di dati etichettati per eseguire il training del modello di Machine Learning.

Il NLP tradizionale è altamente ottimizzato per casi d'uso specifici, mentre i moduli APM descrivono in linguaggio naturale le operazioni che il modello deve eseguire.

Il NLP tradizionale richiede un modello per ogni funzionalità, mentre le macchine virtuali usano un singolo modello per molti casi d'uso di linguaggio naturale.

Qual è lo scopo della tokenizzazione nei modelli di linguaggio naturale?

Per rappresentare il testo in modo che sia comprensibile da computer ma senza perderne il contesto, così che gli algoritmi possano identificare criteri più facilmente.

Per generare testo lettera per lettera.

Per rappresentare parole comuni con un singolo token.

Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.

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