গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর

স্ব-সংগতি ডিকোডিং কুইজ

নমুনাযুক্ত যুক্তি পাথ, উত্তর নিষ্কাশন, অনুমান খরচ, এবং কেন সম্মতি এখনও ভুল হতে পারে তার উপর সংখ্যাগরিষ্ঠ-ভোট ব্যাখ্যা করে।

সম্পর্কিত গাইড পাথস্ব সঙ্গতি ডিকোডিং
প্রশ্ন 1 এর 8

কিভাবে স্ব-সংগতি ডিকোডিং একটি ভাষা মডেল থেকে একটি চূড়ান্ত উত্তর বাছাই করে?

প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

  1. কিভাবে স্ব-সংগতি ডিকোডিং একটি ভাষা মডেল থেকে একটি চূড়ান্ত উত্তর বাছাই করে?
    • অনেক যুক্তির পথের নমুনা নিন এবং উত্তরে সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট নিন
    • সর্বদা প্রতিটি ধাপে একক সর্বাধিক সম্ভাব্য টোকেন বেছে নিন
    • মডেলটিকে তার নিজস্ব আউটপুটগুলিতে বারবার প্রশিক্ষণ দিন
    • প্রজন্ম থেকে সমস্ত এলোমেলোতা সরান
  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. কোন ডিকোডিং পদ্ধতি স্ব-সংগতি প্রতিস্থাপন করে?
    • ব্যাকপ্রপাগেশন
    • টোকেনাইজেশন
    • একটি একক চেইনের লোভী ডিকোডিং
    • ওজন পরিমাপ
  4. প্রতিটি নমুনা চেইনের কোন অংশটি আসলে চূড়ান্ত ভোটে ব্যবহৃত হয়?
    • সম্পূর্ণ যুক্তি পাঠ্য
    • উত্পন্ন টোকেন সংখ্যা
    • তাপমাত্রা সেটিং
    • শুধুমাত্র চূড়ান্ত উত্তর
  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. স্ব-সংগতি কোন বিস্তৃত ধারণার একটি প্রাথমিক উদাহরণ?
    • মডেল কম্প্রেশন
    • ইনফরেন্স-টাইম স্কেলিং (অতিরিক্ত কম্পিউট খরচ ভাল যুক্তি)
    • প্রশিক্ষণের সময় ডেটা বৃদ্ধি
    • হার্ডওয়্যার ত্বরণ
  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