LLM en Android con Keras y TensorFlow Lite

1. ¿Qué framework se usa para convertir el modelo de LLM a un formato compatible con dispositivos móviles?

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. ¿Cuál es el principal desafío en la implementación de modelos de lenguaje extensos en dispositivos Android?

   Falta de modelos de LLM previamente entrenados.

   Dificultad para encontrar conjuntos de datos adecuados

   Potencia de procesamiento y memoria limitadas.

   Requisito de ancho de banda de Internet alto

3. ¿Cuál es el beneficio de cuantificar el modelo durante el proceso de conversión?

   Permite el entrenamiento en un conjunto de datos más grande.

   Simplifica la arquitectura del modelo.

   Mejora la exactitud del modelo.

   Reduce el tamaño del modelo y mejora la latencia.

4. Completa los espacios en blanco

   Ingresa una o más palabras para completar la oración.

   La biblioteca de alto nivel que simplifica el desarrollo de modelos de PLN con TensorFlow es ___.

5. ¿Cómo recomienda la guía preparar los datos de texto para el modelo LLM?

   Convertir los datos de texto en representaciones numéricas

   Dejar los datos de texto en su formato sin procesar

   Preprocesa los datos de texto mediante la asignación de tokens.

   Todas las opciones anteriores

Enviar respuestas