Keras और TensorFlow Lite के साथ Android पर एलएलएम

1. एलएलएम मॉडल को मोबाइल डिवाइसों के साथ काम करने वाले फ़ॉर्मैट में बदलने के लिए, कौनसा फ़्रेमवर्क इस्तेमाल किया जाता है?

   Keras

   PyTorch

   कोर एमएल

   TensorFlow लाइट

2. Android डिवाइसों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल को डिप्लॉय करने में मुख्य चुनौती क्या है?

   पहले से ट्रेन किए गए एलएलएम मॉडल नहीं हैं.

   सही डेटासेट ढूंढने में परेशानी हुई.

   सीमित कंप्यूटेशनल पावर और मेमोरी.

   इंटरनेट के लिए ज़्यादा बैंडविथ होना ज़रूरी है.

3. कन्वर्ज़न प्रोसेस के दौरान मॉडल को मेज़र करने का क्या फ़ायदा है?

   इससे बड़े डेटासेट की मदद से ट्रेनिंग दी जा सकती है.

   यह मॉडल के आर्किटेक्चर को आसान बनाता है.

   इससे मॉडल को ज़्यादा सटीक बनाया जाता है.

   यह मॉडल का साइज़ कम कर देता है और इंतज़ार का समय कम कर देता है.

4. खाली जगहें भरें

   वाक्य पूरा करने के लिए, एक या एक से ज़्यादा शब्द जोड़ें.

   TensorFlow का इस्तेमाल करके, एनएलपी मॉडल के डेवलपमेंट को आसान बनाने वाली हाई-लेवल लाइब्रेरी ___ है.

5. यह गाइड, एलएलएम मॉडल के लिए टेक्स्ट डेटा तैयार करने का सुझाव कैसे देती है?

   टेक्स्ट डेटा को संख्यात्मक निरूपणों में बदलें.

   टेक्स्ट डेटा को उसके रॉ फ़ॉर्मैट में ही रहने दें.

   टेक्स्ट डेटा को टोकन करके प्रीप्रोसेस करें.

   ऊपर दिए गए सभी जवाब

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