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Selbstkonsistenz-Dekodierungsquiz

Erklärt die Mehrheitsentscheidung über ausgewählte Argumentationspfade, die Antwortextraktion, die Schlussfolgerungskosten und warum der Konsens immer noch falsch sein kann.

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Frage 1 von 8

How does self-consistency decoding pick a final answer from a language model?

Sehen Sie sich jede Frage in der Vorschau an8 Fragen

Während Sie am Quiz teilnehmen, werden Antworten und Erklärungen angezeigt.

  1. How does self-consistency decoding pick a final answer from a language model?
    • Probieren Sie viele Argumentationswege aus und entscheiden Sie mit Mehrheit über die Antwort
    • Wählen Sie bei jedem Schritt immer den wahrscheinlichsten Token aus
    • Trainieren Sie das Modell wiederholt auf seinen eigenen Ausgängen
    • Entfernen Sie jegliche Zufälligkeit aus der Generierung
  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. Welche Dekodierungsmethode ersetzt die Selbstkonsistenz?
    • Rückpropagation
    • Tokenisierung
    • Gierige Dekodierung einer einzelnen Kette
    • Gewichtsquantisierung
  4. Welcher Teil jeder Stichprobenkette wird tatsächlich bei der Endabstimmung verwendet?
    • Der vollständige Begründungstext
    • Die Anzahl der generierten Token
    • Die Temperatureinstellung
    • Nur die endgültige Antwort
  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. Selbstkonsistenz ist ein frühes Beispiel für welches umfassendere Konzept?
    • Modellkomprimierung
    • Skalierung der Inferenzzeit (Aufwendung zusätzlicher Rechenleistung für bessere Schlussfolgerungen)
    • Datenerweiterung während des Trainings
    • Hardwarebeschleunigung
  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