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।

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. PPO-তে 'সুবিধা' কী উপস্থাপন করে?
    • প্রত্যাশিত বেসলাইনের চেয়ে একটি অ্যাকশন কতটা ভালো ছিল
    • মডেলের মোট প্যারামিটার গণনা
    • ক্লিপিং পরিসীমা
    • KL পেনাল্টি সহগ
  6. 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
  7. 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
  8. 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