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C.W.K.
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퀴즈 · 5 questions

🗺️ 올바른 접근법 고르기

규모, 파운데이션 모델, 안전, 최종 지도

Level 0호기심
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0/120 XP to next level120 XP to go0% complete

Quiz

01딥러닝이 보통 전통적 머신러닝을 이기지 못하는 경우는 언제일까?
02연산 예산이 고정된 새 LLM을 학습할 때 Chinchilla 규모 확장 법칙은 무엇을 권할까?
03파운데이션 모델을 새 과제에 맞출 때 엔지니어링 관점에서 가장 합리적인 순서는 무엇일까?
04딥러닝의 변화를 오래 따라가기 위한 가장 믿을 만한 습관은 무엇일까?
05다음 중 배포한 모델의 표준 안전성·견고성 점검이 아닌 것은 무엇일까?
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