কঙ্কাল-অফ-থট সমান্তরাল ডিকোডিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. Skeleton-of-Thought-এর প্রথম পর্যায় কী উৎপন্ন করে?
   • একটি সম্পূর্ণ চূড়ান্ত উত্তর
   • একটি সূক্ষ্ম সুর করা মডেল চেকপয়েন্ট
   • পয়েন্ট শিরোনাম একটি ছোট কঙ্কাল
   • প্রশিক্ষণ লেবেল একটি সেট
2. কেন বিন্দু-প্রসারণ পর্যায় সমান্তরালভাবে চলতে পারে?
   • কারণ প্রতিটি পয়েন্ট আগেরটির উপর নির্ভর করে
   • কারণ পয়েন্টগুলি একে অপরের থেকে অনেকাংশে স্বাধীন
   • কারণ মডেলটিকে সমান্তরালতার জন্য পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে
   • কারণ টোকেনগুলি পিছনের দিকে তৈরি হয়
3. সাধারণ এলএলএম ডিকোডিং-এ প্রধান বাধার SoT লক্ষ্যগুলি কী?
   • অনুক্রমিক টোকেন-বাই-টোকেন লেটেন্সি
   • ডিস্ক পড়ার গতি
   • টোকেনাইজার শব্দভান্ডারের আকার
   • ব্যবহারকারীর কাছে নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথ
4. Which answer structure is a good fit for Skeleton-of-Thought's parallel expansion?
   • A proof whose next step must use the previous step's newly derived result
   • A single fixed one-word output with no expansion
   • A procedure that requires each section to wait for all earlier outputs
   • Several sections that can be developed largely independently
5. What extra work should a Skeleton-of-Thought latency comparison include?
   • Only the longest point while ignoring every other stage
   • Generating the outline, coordinating point expansion, and assembling the final response
   • Mandatory full model retraining for every answer
   • A guarantee that overhead is always exactly the same fixed duration
6. How can local batched Skeleton-of-Thought decoding expand multiple points?
   • Generate every token of every paragraph in one complete forward pass
   • Retrain a new model for each heading
   • Advance the point sequences together across repeated decoding steps
   • Remove autoregressive dependencies within every point automatically
7. If Skeleton-of-Thought reduces answer latency, what other assessment remains necessary before adopting the workflow?
   • Treat the speedup as proof that all factual claims are correct
   • Measure only the spelling of the model's name
   • Assume outline ordering guarantees that every section agrees
   • Check whether the assembled response remains coherent and meets answer-quality requirements
8. After concurrent point expansion, how should Skeleton-of-Thought outputs be assembled into the answer?
   • Associate expansions with their skeleton points and combine them in the intended outline order
   • Shuffle the sections randomly regardless of their headings
   • Treat the first finished point as the entire answer
   • Discard the outline and keep only token counts