Keras 및 TensorFlow Lite를 사용한 Android의 LLM

1. LLM 모델을 휴대기기와 호환되는 형식으로 변환하는 데 사용되는 프레임워크는 무엇인가요?

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. Android 기기에 대규모 언어 모델을 배포할 때 주된 어려움은 무엇인가요?

   선행 학습된 LLM 모델이 부족합니다.

   적합한 데이터 세트를 찾기 어려움

   제한된 컴퓨팅 성능과 메모리.

   높은 인터넷 대역폭 요구사항

3. 변환 프로세스에서 모델을 양자화하면 어떤 이점이 있나요?

   더 큰 데이터 세트로 학습할 수 있습니다.

   모델 아키텍처를 단순화합니다.

   모델의 정확성이 향상됩니다.

   모델 크기를 줄이고 지연 시간을 개선합니다.

4. 빈 칸 채우기

   단어를 하나 이상 입력하여 문장을 완성하세요.

   TensorFlow를 사용하는 NLP 모델 개발을 간소화하는 상위 수준 라이브러리는 ___입니다.

5. 이 가이드에서는 LLM 모델을 위한 텍스트 데이터를 준비하는 것을 어떻게 권장하나요?

   텍스트 데이터를 숫자 표현으로 변환합니다.

   텍스트 데이터는 원시 형식으로 둡니다.

   텍스트 데이터를 토큰화하여 전처리합니다.

   위 항목 모두

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