Verificação de conhecimento

Concluído

Verifique os seus conhecimentos respondendo às seguintes perguntas.

Verifique o seu conhecimento

1.

Qual é o objetivo de um modelo de linguagem grande (LLM)?

Processar e produzir texto em linguagem natural, aprendendo com uma enorme quantidade de dados de texto para descobrir padrões e regras de linguagem.

Demonstrar antropomorfismo e compreender as emoções.

Compreender a linguagem e os factos.

2.

Qual é a diferença entre o processamento tradicional de linguagem natural (NLP) e os modelos de linguagem grande (LLMs)?

A PNL tradicional usa muitos terabytes de dados não rotulados no modelo de base, enquanto os LLMs fornecem um conjunto de dados rotulados para treinar o modelo de aprendizado de máquina.

A PNL tradicional é altamente otimizada para casos de uso específicos, enquanto os LLMs descrevem em linguagem natural o que você deseja que o modelo faça.

A PNL tradicional requer um modelo por capacidade, enquanto os LLMs usam um único modelo para muitos casos de uso de linguagem natural.

3.

Qual é o objetivo da tokenização em modelos de linguagem natural?

Representar o texto de uma forma que seja significativa para as máquinas sem perder o seu contexto, para que os algoritmos possam identificar padrões mais facilmente.

Para gerar texto letra a letra.

Para representar palavras comuns com um único token.

Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.