اختبار: التقييم والدمج
30 سؤالاً حول تقييم النماذج والدمج والدراسة الاستقصائية.
السؤال 1
ما الذي يقيسه التعقيد؟
A) سرعة النموذج
B) مدى جودة توقع النموذج للنص
C) حجم النموذج
D) وقت التدريب
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يقيس التعقيد مدى جودة توقع نموذج الاحتمالات لعينة - كلما كان أقل كان أفضل.
السؤال 2
ما هو دمج TIES؟
A) طريقة تدريب
B) تقنية دمج لحل النزاعات
C) نظام تقسيم الرموز
D) محسن
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
TIES (Trim, Elect Sign & Merge) يحل النزاعات بين معلمات النموذج أثناء الدمج.
السؤال 3
ماذا يفعل model.merge_and_unload()؟
A) يحفظ النموذج
B) يدمج LoRA في النموذج الأساسي ويزيل المحول
C) يحمل نموذجًا جديدًا
D) يفرغ من وحدة معالجة الرسوميات
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تدمج merge_and_unload() أوزان LoRA في النموذج الأساسي، مما يزيل عبء المحول.
السؤال 4
ما هي الدراسة الاستقصائية؟
A) إزالة النموذج
B) اختبار مكونات النظام بشكل منهجي لفهم مساهمتها
C) نوع من دالة الخسارة
D) ضغط النموذج
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تقوم الدراسات الاستقصائية بتغيير المكونات بشكل منهجي لفهم ما يساهم في الأداء.
السؤال 5
ما الأداة المستخدمة لتقييم شامل لنماذج اللغة الكبيرة؟
A) PyTorch
B) lm-evaluation-harness
C) TensorFlow
D) NumPy
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
lm-evaluation-harness من EleutherAI يوفر تقييمًا شاملاً لمعايير نماذج اللغة الكبيرة.
(تغطي الأسئلة 6-30 مواضيع إضافية)