পছন্দ অপ্টিমাইজেশান কুইজে দৈর্ঘ্য স্বাভাবিককরণ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. DPO-তে দৈর্ঘ্যের স্বাভাবিকীকরণ প্রাথমিকভাবে প্রতিরোধ করার লক্ষ্যে কোন অবাঞ্ছিত আচরণ করে?
   • প্রকৃত গুণমান নির্বিশেষে মডেলগুলি দীর্ঘ প্রতিক্রিয়ার পক্ষে
   • মডেলরা প্রশ্নের উত্তর দিতে অস্বীকার করছে
   • মডেল হ্যালুসিনেটিং তথ্য
   • মডেলরা খুব ধীরে সাড়া দিচ্ছে
2. কেন স্ট্যান্ডার্ড ডিপিও-এর অন্তর্নিহিত পুরস্কার প্রতিক্রিয়ার দৈর্ঘ্যের সাথে বাড়তে থাকে?
   • এটি তাপমাত্রা দ্বারা পুরস্কারকে গুণ করে
   • এটি প্রতি-টোকেন লগ-সম্ভাব্যতা পার্থক্যের সমষ্টি
   • এটি প্রতি বাক্যে একটি নির্দিষ্ট বোনাস ব্যবহার করে
   • এটি স্পষ্টভাবে সংক্ষিপ্ত উত্তরগুলিকে শাস্তি দেয়
3. কিভাবে SimPO দৈর্ঘ্যের পক্ষপাতের সমাধান করে?
   • এটি রেফারেন্স মডেলের ওজনকে দ্বিগুণ করে
   • এটি একটি নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের সমস্ত প্রতিক্রিয়া ছাঁটাই করে
   • এটি পুরষ্কার হিসাবে গড় প্রতি-টোকেন লগ-সম্ভাব্যতা ব্যবহার করে
   • এটি পছন্দ ডেটা সম্পূর্ণরূপে সরিয়ে দেয়
4. সিমপো এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিপিওর মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য কাঠামোগত পার্থক্য হল সিমপিও:
   • দ্বিগুণ বেশি প্রশিক্ষণ তথ্য প্রয়োজন
   • শুধুমাত্র ইমেজ উপর কাজ করে
   • গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট অক্ষম করে
   • একটি পৃথক রেফারেন্স মডেল ব্যবহার করে না
5. কোন মূল্যায়ন অনুশীলন শুধুমাত্র দৈর্ঘ্যের পরিবর্তে গুণমান উন্নত একটি মডেল নিশ্চিত করতে সাহায্য করে?
   • একটি দৈর্ঘ্য-নিয়ন্ত্রিত জয়ের হার রিপোর্ট করা
   • মোট পরামিতি গণনা
   • GPU তাপমাত্রা পরিমাপ
   • ব্যাচ আকার বৃদ্ধি
6. Which chat-based benchmarks did the SimPO paper use in its reported evaluations?
   • ImageNet, COCO, and GLUE
   • AlpacaEval 2, MT-Bench, and Arena-Hard
   • LibriSpeech, WER, and BLEU
   • MMLU, GSM8K, and HumanEval only
7. What does SimPO’s target reward margin encourage between a preferred and rejected response?
   • Identical scores for both responses
   • A longer preferred response regardless of quality
   • A larger score difference in favor of the preferred response
   • A new reference model for every token
8. What risk can overly aggressive length normalization create?
   • It guarantees all answers have the same factual accuracy
   • It makes the reference model’s vocabulary larger
   • It prevents evaluators from comparing responses
   • It can favor answers that are too terse to include necessary detail