wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Вопросы по моделям трансформеров

Total questions: 28

Worksheet time: 17mins

Name
Class
Date
1.

Какой тип данных используется в качестве входных данных для обучения модели трансформера?

a)

Тексты

b)

Изображения

2.

Какую задачу решает модель BERT?

a)

Классификация текста

b)

Генерация текста

3.

Какой алгоритм используется для обучения трансформеров в BERT?

a)

Метод наименьших квадратов

b)

Градиентный спуск

4.

Как называется слой, который позволяет модели трансформера обрабатывать последовательности?

a)

ReLU

b)

Attention layer

5.

Что делает слой внимания (Attention) в модели трансформера?

a)

Усиливает важные признаки в данных

b)

Уменьшает размерность данных

6.

Какой компонент используется в модели BERT для обработки контекста в предложениях?

a)

Recurrent Neural Network (RNN)

b)

Attention Mechanism

7.

Что такое "fine-tuning" в контексте модели BERT?

a)

Обучение модели с нуля

b)

Корректировка гиперпараметров

8.

Какой из методов используется для генерации текста в нейронных сетях?

a)

Markov Chains

b)

Gradient descent

9.

Что означает термин "подсветка" в контексте работы моделей трансформеров?

a)

Увеличение внимания к важным словам

b)

Применение регуляризации

10.

Какой из следующих методов используется для уменьшения переобучения в моделях нейронных сетей?

a)

Dropout

b)

SVM

11.

Какой параметр отвечает за количество слоев в модели трансформера?

a)

Размер окна внимания

b)

Число attention heads

12.

Как называется операция, используемая для уменьшения размерности входных данных в BERT?

a)

Convolution

b)

Pooling

13.

В чем заключается принцип работы трансформера?

a)

Использование рекуррентных слоев

b)

Применение самосообщающегося внимания (self-attention)

14.

В чем заключается принцип работы трансформера?

a)

Использование рекуррентных слоев

b)

Применение самосообщающегося внимания (self-attention)

15.

Что такое "embedding" в контексте трансформеров?

a)

Процесс уменьшения размерности

b)

Преобразование слов в векторное представление

16.

Какую задачу решает метод Attention в модели трансформера?

a)

Разделение данных на категории

b)

Уменьшение размерности данных

17.

Что такое "hidden state" в нейронных сетях?

a)

Внешняя память модели

b)

Промежуточные представления данных

18.

Какой слой используется для решения задач классификации в нейронных сетях?

a)

Fully connected layer

b)

Attention layer

19.

Что такое "обучение без учителя" (unsupervised learning) в контексте нейронных сетей?

a)

Обучение с размеченными данными

b)

Обучение с использованием лейблов

20.

Какой из следующих методов используется для создания векторных представлений текста в трансформерах?

a)

Bag of Words

b)

Tokenization

21.

Какой из следующих методов применяется для борьбы с переобучением в моделях трансформеров?

a)

Регуляризация L1 и L2

b)

Softmax

22.

Какой алгоритм используется для оптимизации параметров модели в процессе обучения трансформеров?

a)

Adam

b)

SGD

23.

Что из ниже перечисленного является основной целью исследования данных на стадии EDA?

a)

Установить алгоритм для классификации данных

b)

Разработать модель машинного обучения

24.

Какой из инструментов является наиболее подходящим для построения парных диаграмм рассеяния (scatter plots) в Python?

a)

Seaborn, через функцию plot()

b)

Pandas, через функцию plot.scatter()

25.

Какой метод помогает выявить, какой из факторов влияет на распределение

4 lines
26.

ения парных диаграмм рассеяния (scatter plots) в Python?

a)

Seaborn, через функцию plot()

b)

Pandas, через функцию plot.scatter()

27.

Какой метод помогает выявить, какой из факторов влияет на распределение данных при анализе категориальных переменных?

a)

Использование диаграмм Гистограммы

b)

Построение линейных графиков

28.

Правильный ответ

a)

Видеофайлы

b)

Звуковые файлы

c)

Тексты

d)

Классификация изображений