LLM na Androida z użyciem Keras i TensorFlow Lite

1. Która platforma jest wykorzystywana do konwertowania modelu LLM na format zgodny z urządzeniami mobilnymi?

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite,

2. Co jest głównym wyzwaniem podczas wdrażania dużych modeli językowych (LLM) na urządzeniach z Androidem?

   Brak wytrenowanych modeli LLM.

   Problemy ze znalezieniem odpowiednich zbiorów danych.

   Ograniczona moc obliczeniowa i pamięć.

   Wymagana duża przepustowość internetu.

3. Jaka jest korzyść z ujęcia ilościowego w modelu podczas procesu konwersji?

   Umożliwia trenowanie na większym zbiorze danych.

   Upraszcza architekturę modelu.

   Zwiększa dokładność modelu.

   Zmniejsza to rozmiar modelu i skraca czas oczekiwania.

4. Uzupełnij luki

   Dokończ zdanie, wpisując co najmniej 1 wyraz.

   Biblioteka wysokiego poziomu, która upraszcza tworzenie modeli NLP za pomocą TensorFlow, to ___.

5. W jaki sposób w przewodniku zaleca się przygotowanie danych tekstowych na potrzeby modelu LLM?

   Przekształć dane tekstowe w reprezentacje liczbowe.

   Pozostaw dane tekstowe w nieprzetworzonym formacie.

   Przetwórz wstępnie dane tekstowe przez ich tokenizację.

   Wszystkie powyższe odpowiedzi

Prześlij odpowiedzi