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Sergio Aparicio
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14 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿ Qué tareas podemos realizar en el Procesamiento del Lenguaje Natural ?
Discriminatorias
Generativas
Discriminatorias y Generativas
Discriminatorias y análisis de sentimientos.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 2 pts
Los LLM son una clase de modelos de aprendizaje automático que han sido entrenados ...
Gracias a Azure.
En enormes conjuntos de datos textuales
Bajo la tecnología OpenIA
Con conjunto de datos, pequeños pero eficientes.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
La clave del éxito de los LLM radica ...
en su capacidad para el preentrenamiento en grandes cantidades de datos antes de ajustarse (afinar) para tareas específicas.
en su capacidad para el preentrenamiento en pequeñas cantidades de datos antes de ajustarse (afinar) para tareas específicas.
en su capacidad para el preentrenamiento en grandes cantidades de datos después de ajustarse (afinar) para tareas específicas.
en su capacidad para el preentrenamiento en grandes cantidades de datos antes de ajustarse (afinar) para tareas generales.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
El conjunto de datos de afinación es ...
más grande en comparación con el conjunto de datos de preentrenamiento
más extensivo en comparación con el conjunto de datos de preentrenamiento
más pequeño en comparación con el conjunto de datos de preentrenamiento
más generativo en comparación con el conjunto de datos de preentrenamiento
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Las RRN procesan los datos de forma ...
Paralela
Generativa
Secuencial
Disruptiva
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
En las RNN cuando ocurre el Vanishing gradients es debido.
A que el gradiente tiende a infinito.
A que el gradiente tiende a 0.
A que el gradiente se forma secuencialmente.
La función entra en perdida y se desvanece.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
La novedad de la arquitectura Transformer.
Los parámetros están optimus
Pueden procesar la entrada de datos simultáneamente
Pueden procesar la entrada de datos secuencialmente
No tienen entrada de datos.
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