Prueba de decodificación restringida

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

1. ¿Qué hace fundamentalmente la decodificación restringida en cada paso de generación?
   • Enmascara los tokens que violarían la estructura requerida antes del muestreo.
   • Vuelve a entrenar el modelo en ejemplos estructurados.
   • Baja la temperatura a cero.
   • Agrega más datos de entrenamiento al mensaje
2. What can happen if a requested JSON Schema uses a feature unsupported by a structured-output implementation?
   • The model silently gains new training data
   • The request can be rejected with an error
   • All outputs become valid SQL
   • The schema is automatically converted to natural language
3. ¿Qué desafío técnico hace que la decodificación restringida sea difícil de implementar?
   • Los modelos no pueden generar ningún texto sin él.
   • Requiere una GPU con más de 100 GB de memoria
   • Los tokens de subpalabras no se alinean claramente con los símbolos gramaticales
   • Las gramáticas no se pueden escribir para JSON
4. ¿Cuál de estos es un formato real utilizado para especificar restricciones para la decodificación?
   • Una hoja de cálculo de pesos.
   • Una lista de temperaturas de GPU
   • Un valor inicial aleatorio
   • Un esquema JSON o gramática libre de contexto
5. ¿En qué punto del proceso se suele aplicar la máscara de restricción?
   • A los logits, antes del paso softmax/sampling
   • Antes de la tokenización del mensaje
   • Después de que el texto ya esté impreso para el usuario.
   • Sólo durante el entrenamiento del modelo
6. En comparación con simplemente pedirle a un modelo en el mensaje que "genere un JSON válido", ¿qué ventaja ofrece la decodificación restringida?
   • Utiliza menos electricidad
   • Proporciona una garantía sólida en lugar de depender de la cooperación del modelo.
   • Hace que el modelo sea más creativo.
   • Elimina la necesidad de un tokenizador.
7. What does PICARD do with a candidate token that would make a partial SQL query unparsable?
   • Accepts it and repairs the query after generation
   • Retrains the language model immediately
   • Rejects that token during incremental parsing before it is emitted
   • Deletes the user’s database schema
8. What does a schema-conforming output guarantee by itself?
   • Every value is true in the external world
   • The model used the right source documents
   • No refusal or incomplete response can occur
   • The output matches the supported structure, not that its values are factually correct