Cuestionario vinculado a una guía · duro Nivel

Prueba de generación aumentada de caché (CAG)

Pruebe su comprensión de la generación aumentada de caché: cómo se precargan y reutilizan los cachés KV, los restablecimientos de caché entre consultas y los límites de tamaño de corpus.

Rutas de guía relacionadasGeneración aumentada de caché
Pregunta 1 de 8

¿Qué utiliza CAG en lugar de la recuperación por consulta?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

  1. ¿Qué utiliza CAG en lugar de la recuperación por consulta?
    • A keyword search engine
    • Fine-tuning the model on the documents
    • A new vector index per question
    • Preloading the whole knowledge base into the KV cache once and reusing it
  2. ¿Qué es la caché de KV en un transformador?
    • A database of user accounts
    • The stored attention keys and values computed for tokens the model has already read
    • A list of document URLs
    • The model's trained weights
  3. ¿Por qué un sistema CAG trunca el caché después de cada respuesta?
    • To save the answer for training
    • To delete the documents permanently
    • To restore the documents-only state so the next query does not see the previous question and answer
    • To switch to a different model
  4. ¿Cuál es la principal limitación del CAG?
    • The entire corpus must fit in the model's context window
    • It requires a vector database
    • It cannot answer questions quickly
    • Cambia los pesos del modelo.
  5. ¿Por qué CAG responde más rápido que pegando los documentos en cada solicitud?
    • It skips generating output tokens
    • The model only needs to compute the new question tokens on top of the cached prefix
    • Utiliza un modelo más pequeño.
    • It retrieves fewer documents
  6. Which knowledge base is the best fit for CAG?
    • A news archive updated every hour
    • Millions of customer records with per-user permissions
    • An entire web crawl
    • A small, stable product manual that rarely changes
  7. Which statement about CAG is a misconception?
    • CAG removes retrieval errors because all documents are present
    • Changing documents requires rebuilding the cache
    • CAG fine-tunes the model's weights on the documents
    • Hosted prompt caching is related to the idea
  8. Which techniques reduce the memory needed for a large KV cache?
    • Grouped-query attention and cache quantization
    • Agregar más cabezas de atención
    • Using longer prompts
    • Raising the sampling temperature