LLM su Android con Keras e TensorFlow Lite

1. Quale framework viene utilizzato per convertire il modello LLM in un formato compatibile con i dispositivi mobili?

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. Qual è la sfida principale dell'implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sui dispositivi Android?

   Mancanza di modelli LLM preaddestrati.

   Difficoltà a trovare set di dati adatti.

   Potenza di calcolo e memoria limitate.

   Necessità di larghezza di banda internet elevata.

3. Qual è il vantaggio di quantificare il modello durante il processo di conversione?

   Consente l'addestramento su un set di dati più ampio.

   Semplifica l'architettura del modello.

   Migliora la precisione del modello.

   Riduce le dimensioni del modello e migliora la latenza.

4. Riempi gli spazi vuoti

   Inserisci una o più parole per completare la frase.

   La libreria di alto livello che semplifica lo sviluppo di modelli NLP mediante TensorFlow è ___.

5. In che modo la guida consiglia di preparare i dati di testo per il modello LLM?

   Converti i dati di testo in rappresentazioni numeriche.

   Lascia i dati di testo nel loro formato non elaborato.

   Pre-elabora i dati di testo mediante la tokenizzazione.

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