অনুমানমূলক নমুনা যাচাইকরণ কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. অনুমানমূলক নমুনার পিছনে মূল ধারণা কি?
   • একাধিক টোকেন প্রস্তাব করতে একটি ছোট খসড়া মডেল ব্যবহার করুন যা একটি বড় মডেল সমান্তরালভাবে যাচাই করে
   • গতিশীলভাবে স্তরগুলি এড়িয়ে যাওয়ার জন্য একটি বিশাল মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন
   • আগাম প্রতিটি সম্ভাব্য বাক্য ক্যাশে
   • সময় বাঁচাতে লোভী ডিকোডিং দিয়ে নমুনা প্রতিস্থাপন করুন
2. কেন অনুমানমূলক নমুনা আউটপুট গুণমান হ্রাস করে না?
   • কারণ খসড়া মডেল সবসময় সঠিক
   • কারণ যাচাইকরণের নিয়ম চূড়ান্ত বণ্টনকে বিশুদ্ধ লক্ষ্য নমুনার সাথে অভিন্ন করে তোলে
   • কারণ এটি শুধুমাত্র সংক্ষিপ্ত প্রম্পটে কাজ করে
   • কারণ এটি দুটি মডেলের আউটপুট গড় করে
3. In exact speculative sampling, what happens when a drafted token is rejected?
   • It outputs the rejected draft token unchanged
   • It discards the entire conversation and restarts
   • The algorithm samples from a corrected residual distribution at that position
   • It permanently changes the target model
4. Under exact speculative sampling, what is guaranteed about the output distribution?
   • It is always deterministic
   • It matches the draft model’s distribution instead
   • It is more diverse than every target-model output
   • It matches the target model’s sampling distribution
5. What information does the target verification pass provide in exact speculative sampling?
   • Target probabilities for proposed positions, used for acceptance tests and residual resampling
   • A guarantee that no target-model computation is needed
   • Only the draft model’s next-token distribution
   • A corrected token sequence without any sampling
6. Which description correctly distinguishes two self-speculative approaches?
   • Both use only an unrelated small draft model
   • Medusa adds prediction heads, while EAGLE uses feature-space proposals
   • Medusa is a tokenizer and EAGLE is a reward model
   • Both remove the target model from decoding
7. The draft assigns probability 0.8 to a token and the target assigns 0.4. What is the speculative acceptance probability?
   • 0.2
   • 0.4
   • 0.5
   • 1.0
8. What most limits speculative sampling’s realized speedup?
   • The color of the model’s interface
   • The target model’s name length
   • Whether the prompt contains punctuation
   • The draft-model cost and how much proposed work the target accepts