LLM no Android com Keras e TensorFlow Lite

1. Qual framework é usado para converter o modelo LLM em um formato compatível com dispositivos móveis?

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. Qual é o principal desafio na implantação de modelos de linguagem grandes em dispositivos Android?

   Falta de modelos LLM pré-treinados.

   Dificuldade para encontrar conjuntos de dados adequados.

   Capacidade computacional e memória limitados.

   Requisito de largura de banda alta da Internet.

3. Qual é o benefício de quantificar o modelo durante o processo de conversão?

   Permite o treinamento em um conjunto de dados maior.

   Ele simplifica a arquitetura do modelo.

   Melhora a acurácia do modelo.

   Isso reduz o tamanho do modelo e melhora a latência.

4. Preencha os espaços em branco

   Digite uma ou mais palavras para completar a frase.

   A biblioteca de alto nível que simplifica o desenvolvimento de modelos de PLN usando o TensorFlow é a ___.

5. Como o guia recomenda preparar os dados de texto para o modelo LLM?

   Converter os dados de texto em representações numéricas.

   Deixe os dados do texto no formato bruto.

   Pré-processar os dados de texto por meio de tokenização.

   Todas as alternativas acima

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