Тест за декодиране на самосъгласуваност

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

1. How does self-consistency decoding pick a final answer from a language model?
   • Изпробвайте много пътища за разсъждение и гласувайте с мнозинство за отговора
   • Винаги избирайте единствения най-вероятен жетон на всяка стъпка
   • Обучете модела на неговите собствени резултати многократно
   • Премахнете цялата случайност от генерирането
2. Under what condition can self-consistency improve answer accuracy?
   • Whenever the number of samples increases
   • When correct sampled paths converge and errors are not too strongly correlated
   • When every reasoning chain has identical wording
   • Only when the model weights are retrained
3. Какъв метод на декодиране замества самосъгласуваността?
   • Обратно разпространение
   • Токенизация
   • Алчно декодиране на една верига
   • Квантуване на теглото
4. Коя част от всяка избрана верига всъщност се използва при окончателното гласуване?
   • Пълният текст на мотивите
   • Броят на генерираните токени
   • Настройка на температурата
   • Само окончателният отговор
5. What is the main cost of increasing the number of self-consistency samples?
   • More inference compute; accuracy gains depend on the task and can have diminishing returns
   • It retrains the model weights after every response
   • It guarantees that the majority is correct
   • It eliminates the need to sample any reasoning paths
6. Себесъгласуваността е ранен пример за кое по-широко понятие?
   • Компресия на модела
   • Мащабиране на времето за извод (изразходване на допълнителни изчисления за по-добро разсъждение)
   • Увеличаване на данните по време на обучение
   • Хардуерно ускорение
7. Why may answer normalization be useful before a self-consistency vote?
   • It makes all reasoning paths independent
   • It verifies the answer against external evidence
   • It can group semantically equivalent answers that use different formatting
   • It changes the model’s sampled probabilities
8. What is a key limitation of a majority answer from self-consistency?
   • A majority vote cannot be computed for text
   • Sampling always changes the model weights
   • Every reasoning path is guaranteed independent
   • Correlated reasoning errors can make an incorrect answer win the vote