搭配 Keras 和 TensorFlow Lite 在 Android 上使用 LLM

1. 哪種架構可將 LLM 模型轉換為與行動裝置相容的格式？

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. 在 Android 裝置上部署大型語言模型的主要挑戰是什麼？

   缺少預先訓練的 LLM 模型。

   難以找到合適的資料集。

   運算能力和記憶體有限。

   高網際網路頻寬需求。

3. 在轉換過程中，量化模型有什麼好處？

   可用在更大型的資料集進行訓練。

   這可以簡化模型架構。

   可以提高模型的準確率。

   可縮減模型大小並縮短延遲時間。

4. 填空題

   請輸入一或多個字來組成完整句子。

   簡化使用 TensorFlow 開發自然語言處理模型的高階程式庫是 ___。

5. 這份指南建議如何準備 LLM 模型的文字資料？

   將文字資料轉換為數值表示法。

   保留文字資料的原始格式。

   透過代碼化文字來預先處理文字資料。

   以上皆是

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