Cuestionario sobre incrustaciones de documentos hipotéticos de HyDE

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

1. ¿Qué genera HyDE antes de realizar la recuperación?
   • Una consulta SQL
   • Sólo una lista de sinónimos.
   • Una imagen comprimida de la consulta.
   • Un documento hipotético que respondería a la consulta.
2. What is the intended role of the encoder bottleneck when HyDE's hypothetical document contains invented details?
   • Retain useful retrieval patterns while reducing some irrelevant specifics, without guaranteeing error removal
   • Prove every generated sentence is factually correct
   • Manually repair every fabricated claim before encoding
   • Make fabricated details incapable of influencing any search result
3. Una importante ventaja práctica de HyDE es que funciona:
   • Sólo con millones de ejemplos etiquetados.
   • Sólo en texto en inglés
   • Tiro cero, sin datos de entrenamiento de relevancia etiquetados
   • Sólo para búsqueda de imágenes
4. ¿Qué tipo de modelo de incrustación se utiliza en el HyDE original para codificar el documento hipotético?
   • Un clasificador de consultas supervisado
   • Un codificador contrastivo no supervisado como Contriever
   • Un extractor de palabras clave basado en reglas
   • Una red de imágenes convolucional
5. ¿Para qué problema central en la recuperación densa está diseñado HyDE?
   • Las consultas breves y los pasajes de respuestas más largos a menudo se ubican en diferentes regiones del espacio de incrustación.
   • Los documentos son demasiado cortos para indexarlos
   • Los índices invertidos son demasiado lentos
   • Las incrustaciones no se pueden almacenar en el disco
6. How can a HyDE variant combine several generated hypothetical documents into one search representation?
   • Declare all generated claims to be verified facts
   • Delete the encoder and search only by file size
   • Require every generated document to be a real corpus passage
   • Average their encoded vectors before searching the real corpus
7. Which text should support a factual answer after HyDE retrieval?
   • The generated hypothetical document because generation verifies it
   • Relevant real source passages that have been checked, rather than the hypothetical document alone
   • Only the nearest vector's numeric coordinates
   • Any invented detail repeated by several generated samples
8. What extra retrieval cost can HyDE introduce compared with directly embedding a user's query?
   • Mandatory relevance-label collection for every query
   • A requirement to retrain Contriever for each search
   • The latency and computation of generating one or more hypothetical documents
   • Elimination of all encoder and index computation