ডেটা অ্যাট্রিবিউশন কুইজ প্রশিক্ষণের জন্য প্রভাব ফাংশন

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. কোন কাউন্টারফ্যাকচুয়াল প্রশ্ন আনুমানিক ফাংশন প্রভাবিত করে?
   • যদি একটি প্রশিক্ষণের উদাহরণ সরানো হয় বা আপ-ওয়েট করা হয় তবে পরীক্ষার পয়েন্টে ক্ষতি কীভাবে পরিবর্তিত হবে
   • গড় কতটা সঠিক মডেল
   • মডেল ট্রেন কত দ্রুত
   • মডেলের কতগুলো প্যারামিটার আছে
2. কোন গাণিতিক বস্তুটি বড় মডেলের জন্য সঠিক প্রভাব গণনাকে জটিল করে তোলে?
   • সফটম্যাক্স ফাংশন
   • ক্ষতির বিপরীত হেসিয়ান
   • শেখার হার সময়সূচী
   • ব্যাচের আকার
3. কে একটি সুপরিচিত 2017 পেপারে আধুনিক গভীর শিক্ষার সাথে প্রভাব ফাংশনগুলিকে অভিযোজিত করেছে?
   • গুডফেলো এবং বেঙ্গিও
   • ভাসওয়ানি প্রমুখ।
   • কোহ এবং লিয়াং
   • হিন্টন এবং লেকুন
4. Under Koh and Liang’s standard I_up,loss convention, what does a negative value indicate?
   • The point was not in the training data
   • Upweighting the point is estimated to increase test loss
   • The point has no relationship to the test example
   • Upweighting the point is estimated to lower test loss, so it is helpful
5. Anthropic বৃহৎ ভাষার মডেলগুলিতে প্রভাব ফাংশন স্কেল করতে কোন অনুমান ব্যবহার করেছে?
   • EK-FAC (ক্রোনেকার-ফ্যাক্টরড বক্রতা)
   • ড্রপআউট
   • মরীচি অনুসন্ধান
   • মিক্সআপ
6. Anthropic-এর স্কেলড অধ্যয়ন প্রভাবশালী উদাহরণ সম্পর্কে কী খুঁজে পেয়েছে?
   • তারা সবসময় আউটপুট সঠিক কপি হয়
   • তারা প্রায়ই অভিন্ন শব্দের পরিবর্তে বিমূর্ত নিদর্শন ভাগ করে নেয়
   • তারা এলোমেলোভাবে বিতরণ করা হয়
   • শুধুমাত্র প্রথম প্রশিক্ষণ উদাহরণ গুরুত্বপূর্ণ
7. In the influence-function approximation, what connects a training-example gradient to the effect on a test loss?
   • The test set’s token count
   • A random forest over training labels
   • The inverse Hessian of the training loss
   • The model’s output vocabulary size
8. If removing one training example is estimated to increase a test point’s loss, what does that suggest about the example?
   • It was guaranteed to be a duplicate
   • It had no relationship to the model
   • It necessarily caused the model to overfit
   • It had a helpful influence on that test point under the approximation