গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর

স্ব-প্লে ফাইন-টিউনিং কুইজ

Go এবং ভাষা-মডেল প্রশিক্ষণে স্ব-খেলা অন্বেষণ করুন, AlphaZero-এর সাথে AlphaGo Zero তুলনা করুন এবং ফিক্সড-ডেটা সিগন্যাল এবং সিন্থেটিক-ডেটা ঝুঁকি পরীক্ষা করুন।

সম্পর্কিত গাইড পাথসেল্ফ প্লে ফাইন টিউনিং
প্রশ্ন 1 এর 8

কোন বিখ্যাত সিস্টেম শুধুমাত্র স্ব-খেলা ব্যবহার করে অতিমানবীয় গো প্লেতে পৌঁছেছে এবং কোন মানব খেলার রেকর্ড নেই?

প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

  1. কোন বিখ্যাত সিস্টেম শুধুমাত্র স্ব-খেলা ব্যবহার করে অতিমানবীয় গো প্লেতে পৌঁছেছে এবং কোন মানব খেলার রেকর্ড নেই?
    • আলফাগো জিরো
    • গভীর নীল
    • ওয়াটসন
    • GPT-2
  2. স্পিনে, 'প্রতিপক্ষের' ভূমিকা কী পালন করে যে মডেলটিকে পরাজিত করতে হবে?
    • একটি পৃথক মানব-প্রশিক্ষিত পুরস্কার মডেল
    • মডেলের নিজস্ব পূর্ববর্তী চেকপয়েন্ট এবং এর তৈরি প্রতিক্রিয়া
    • একটি র্যান্ডম টেক্সট জেনারেটর
    • টোকেনাইজার
  3. স্ব-প্লে ফাইন-টিউনিংয়ের প্রধান ডেটা-দক্ষতা সুবিধা কী?
    • এটি প্রতিটি রাউন্ডে একটি ব্র্যান্ড-নতুন মানব ডেটাসেট প্রয়োজন
    • এটি শুধুমাত্র অসীম ডেটার সাথে কাজ করে
    • এটি নতুন মানব লেবেল ছাড়াই একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট থেকে আরও লাভ বের করতে পারে
    • এর কোনো মডেলের প্রয়োজন নেই
  4. SPIN এর প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্য, মডেলটিকে কী করতে ঠেলে দেওয়া হয়?
    • মানুষের রেফারেন্সের চেয়ে নিজস্ব উত্পন্ন উত্তর পছন্দ করুন
    • সমস্ত মানুষের ডেটা উপেক্ষা করুন
    • পরীক্ষার সেট মুখস্থ করুন
    • তার নিজের পূর্বের আউটপুটগুলির তুলনায় মানব রেফারেন্স প্রতিক্রিয়াগুলির উচ্চ সম্ভাবনা বরাদ্দ করুন
  5. Which pair of games did the AlphaZero paper demonstrate beyond its Go experiments?
    • Chess and shogi
    • Poker and bridge
    • Checkers and Othello
    • Atari and StarCraft
  6. What risk did researchers report when language models are recursively trained on generated data?
    • Model collapse, with loss of diversity and representation of the original distribution
    • Guaranteed monotonic improvement at every iteration
    • Automatic prevention of distribution shift
    • A higher count of verified human labels
  7. What search component does AlphaGo Zero use alongside self-play?
    • A nearest-neighbor lookup over human game records
    • A language-model tokenizer
    • Monte Carlo tree search guided by a policy and value network
    • A fixed list of opening moves
  8. Why can automatic checkers be useful in self-play for math or code tasks?
    • They guarantee that a model never learns incorrect strategies
    • They replace the need for a task specification
    • They make all generated examples independent of the model
    • They can verify generated solutions without requiring a new human label for each attempt