使用 Keras 和 TensorFlow Lite 在 Android 上构建 LLM

1. 使用哪个框架将 LLM 模型转换为与移动设备兼容的格式？

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. 在 Android 设备上部署大型语言模型的主要挑战是什么？

   缺乏预训练的 LLM 模型。

   难以找到合适的数据集。

   计算能力和内存有限。

   对互联网带宽要求较高。

3. 在转化过程中量化模型的好处是什么？

   它支持基于更大的数据集进行训练。

   它简化了模型架构。

   提高模型的准确性。

   它可以减小模型大小并缩短延迟时间。

4. 填空

   输入一个或多个字词以完成句子。

   使用 TensorFlow 简化 NLP 模型的开发过程的高阶库是 ___。

5. 本指南建议如何为 LLM 模型准备文本数据？

   将文本数据转换为数字表示形式。

   将文本数据保留其原始格式。

   通过标记化对文本数据进行预处理。

   以上都对

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