מודל שפה גדול (LLM) ב-Android באמצעות Keras ו-TensorFlow Lite

1. איזו framework משמשת כדי להמיר את המודל ה-LLM לפורמט שמתאים למכשירים ניידים?

   Keras

   PyTorch

   למידת מכונה מרכזית

   TensorFlow Lite

2. מהו האתגר העיקרי בפריסת מודלים גדולים של שפה (LLM) במכשירי Android?

   אין מודלים של LLM שעברו אימון מראש.

   קושי במציאת מערכי נתונים מתאימים.

   כוח חישובי וזיכרון מוגבלים.

   נדרש רוחב פס אינטרנט גבוה.

3. מה היתרון של כימת המודל במהלך תהליך ההמרה?

   היא מאפשרת להתאמן על מערך נתונים גדול יותר.

   זה מפשט את ארכיטקטורת המודל.

   זה משפר את דיוק המודל.

   הוא מקטין את גודל המודל ומשפר את זמן האחזור.

4. השלמת משפטים

   צריך להשלים את החלקים החסרים במשפט (כל חלק יכול להיות מילה אחת או יותר)

   הספרייה ברמה הכללית שמפשטת את הפיתוח של מודלים של NLP באמצעות TensorFlow היא ___.

5. איך המדריך ממליץ להכין את נתוני הטקסט למודל ה-LLM?

   ממירים את נתוני הטקסט לייצוגים מספריים.

   משאירים את נתוני הטקסט בפורמט הגולמי.

   מעבדים מראש את נתוני הטקסט על ידי יצירת אסימונים בקובץ.

   כל האפשרויות

שליחת התשובות