গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর
প্রক্সিমাল পলিসি অপ্টিমাইজেশান কুইজ
পিপিও ক্লিপিং, নীতি অনুপাত, পুরস্কারের উৎস, কেএল জরিমানা, সমালোচক, সুবিধা এবং ভাষা-মডেল RLHF সীমা পর্যালোচনা করুন। অনুমান এবং সুযোগ পরীক্ষা করুন.
প্রশ্ন 1 এর 8
PPO এর 'ক্লিপিং' প্রাথমিকভাবে কোন সমস্যাটির সমাধান করে?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- PPO এর 'ক্লিপিং' প্রাথমিকভাবে কোন সমস্যাটির সমাধান করে?
- অত্যধিক বড় নীতি আপডেট যা প্রশিক্ষণকে অস্থিতিশীল করে
- ধীরগতির ডেটা লোড হচ্ছে
- শব্দভান্ডার আকার সীমা
- অনুমানের সময় মেমরি ব্যবহার
- PPO সহ ভাষা-মডেল RLHF-এ, পুরস্কারের সংকেত সাধারণত কোথা থেকে আসে?
- প্রতিটি টোকেনের সরাসরি মানবিক স্কোরিং
- একটি প্রশিক্ষিত পুরস্কার মডেল
- অপ্টিমাইজারের শেখার হার
- শব্দভান্ডারের আকার
- PPO-ভিত্তিক RLHF-এ কেএল-ডাইভারজেন্স পেনাল্টি কী করে?
- টোকেন প্রজন্মের গতি বাড়ায়
- পুরস্কার মডেলের নির্ভুলতা বাড়ায়
- রেফারেন্স মডেল থেকে খুব বেশি দূরে সরে যাওয়া থেকে সূক্ষ্ম সুর করা মডেলটিকে রাখে
- একটি মান নেটওয়ার্কের প্রয়োজনীয়তা দূর করে
- পিপিওতে মান (সমালোচক) নেটওয়ার্কের ভূমিকা কী?
- চূড়ান্ত পাঠ্য আউটপুট তৈরি করতে
- প্রশিক্ষণ তথ্য সংরক্ষণ করতে
- পুরস্কার মডেল সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন
- প্রত্যাশিত রিটার্ন অনুমান করতে যাতে সুবিধাগুলি গণনা করা যায়
- PPO-তে 'সুবিধা' কী উপস্থাপন করে?
- প্রত্যাশিত বেসলাইনের চেয়ে একটি অ্যাকশন কতটা ভালো ছিল
- মডেলের মোট প্যারামিটার গণনা
- ক্লিপিং পরিসীমা
- KL পেনাল্টি সহগ
- What distinguishes GRPO from PPO in the DeepSeekMath paper?
- It removes all policy sampling and optimizes only supervised labels
- It estimates relative advantages from groups of sampled responses without a separate value critic
- It uses a trained reward model as a value network
- It guarantees zero policy drift after one update
- What probability ratio does PPO clip in its surrogate objective?
- The reward divided by the number of prompts
- The value estimate divided by the KL coefficient
- The new policy’s action probability divided by the old policy’s action probability
- The sequence length divided by batch size
- Why is PPO called an on-policy method in its standard form?
- It trains only on a static image dataset
- It never samples actions
- It updates only a reward model
- It collects trajectories using the current policy being optimized