यंत्र अधिगम (मशीन लर्निंग) में प्रयुक्त लार्ज लैंग्वेज मॉडलों (LLMs) के संबंध में निम्नलिखित में से कौन-सा/कौन-सा कथन सही है/हैं ? 1. LLMs निकटस्थ संभावित शब्दों के लिए प्रायिकताएँ निर्दिष्ट करते हैं और तत्पश्चात सर्वोच्च प्रायिकता वाले शब्द को चुनते हैं । 2. LLMs पूर्वानुमान संबंधी त्रुटियों को न्यूनतम करने के लिए गणितीय इष्टतमीकरण के माध्यम से डेटा का संसाधन (process) करते हैं । 3. LLMs निष्पक्ष निर्गम (unbiased outputs) उत्पन्न करते हैं । नीचे दिए गए कूट का प्रयोग कर उत्तर चुनिए :

यंत्र अधिगम (मशीन लर्निंग) में प्रयुक्त लार्ज लैंग्वेज मॉडलो - MCQ (Hindi)

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यंत्र अधिगम (मशीन लर्निंग) में प्रयुक्त लार्ज लैंग्वेज मॉडलों (LLMs) के संबंध में निम्नलिखित में से कौन-सा/कौन-सा कथन सही है/हैं ?

LLMs निकटस्थ संभावित शब्दों के लिए प्रायिकताएँ निर्दिष्ट करते हैं और तत्पश्चात सर्वोच्च प्रायिकता वाले शब्द को चुनते हैं ।
LLMs पूर्वानुमान संबंधी त्रुटियों को न्यूनतम करने के लिए गणितीय इष्टतमीकरण के माध्यम से डेटा का संसाधन (process) करते हैं ।
LLMs निष्पक्ष निर्गम (unbiased outputs) उत्पन्न करते हैं ।

नीचे दिए गए कूट का प्रयोग कर उत्तर चुनिए :

Correct Answer: B — केवल 1 और 2

Explanation:

LLMs अगले संभावित tokens या words पर probabilities मॉडल करते हैं, इसलिए सरल परीक्षा-संदर्भ में कथन 1 सही है। इन्हें prediction error कम करने वाली optimization methods से प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए कथन 2 भी सही है। कथन 3 गलत है, क्योंकि LLM outputs में training data और system design से आई bias परिलक्षित हो सकती है।

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