Cuestionario: Modelos Autoregresivos

1. B) Predicen cada punto de datos basado en los anteriores.
2. C) Utiliza redes neuronales recurrentes para modelar dependencias entre píxeles.
3. C) Mecanismo de autoatención
4. C) GPT-3 puede realizar aprendizaje con pocos ejemplos.
5. B) Temperatura
6. A) Mejor rendimiento del modelo
7. C) Medir la similitud entre el texto generado y el texto de referencia
8. C) Recall
9. D) Latencia
10. C) Analizando variaciones en las salidas dadas diferentes prompts

Este cuestionario cubre los conceptos y técnicas esenciales introducidos en la Parte IV del libro y ayuda a reforzar tu comprensión de los modelos autoregresivos y sus aplicaciones.

1. B) Predicen cada punto de datos basado en los anteriores.
2. C) Utiliza redes neuronales recurrentes para modelar dependencias entre píxeles.
3. C) Mecanismo de autoatención
4. C) GPT-3 puede realizar aprendizaje con pocos ejemplos.
5. B) Temperatura
6. A) Mejor rendimiento del modelo
7. C) Medir la similitud entre el texto generado y el texto de referencia
8. C) Recall
9. D) Latencia
10. C) Analizando variaciones en las salidas dadas diferentes prompts

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1. B) Predicen cada punto de datos basado en los anteriores.
2. C) Utiliza redes neuronales recurrentes para modelar dependencias entre píxeles.
3. C) Mecanismo de autoatención
4. C) GPT-3 puede realizar aprendizaje con pocos ejemplos.
5. B) Temperatura
6. A) Mejor rendimiento del modelo
7. C) Medir la similitud entre el texto generado y el texto de referencia
8. C) Recall
9. D) Latencia
10. C) Analizando variaciones en las salidas dadas diferentes prompts

Este cuestionario cubre los conceptos y técnicas esenciales introducidos en la Parte IV del libro y ayuda a reforzar tu comprensión de los modelos autoregresivos y sus aplicaciones.

1. B) Predicen cada punto de datos basado en los anteriores.
2. C) Utiliza redes neuronales recurrentes para modelar dependencias entre píxeles.
3. C) Mecanismo de autoatención
4. C) GPT-3 puede realizar aprendizaje con pocos ejemplos.
5. B) Temperatura
6. A) Mejor rendimiento del modelo
7. C) Medir la similitud entre el texto generado y el texto de referencia
8. C) Recall
9. D) Latencia
10. C) Analizando variaciones en las salidas dadas diferentes prompts

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