Quiz de décodage contraint

Les réponses et les explications apparaissent au fur et à mesure que vous répondez au quiz.

1. Que fait fondamentalement le décodage contraint à chaque étape de génération ?
   • Masque les jetons qui violeraient la structure requise avant l'échantillonnage
   • Reforme le modèle sur des exemples structurés
   • Abaisse la température à zéro
   • Ajoute plus de données d'entraînement à l'invite
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. Quel défi technique rend le décodage contraint difficile à mettre en œuvre ?
   • Les modèles ne peuvent pas du tout générer du texte sans celui-ci
   • Il nécessite un GPU avec plus de 100 Go de mémoire
   • Les jetons de sous-mots ne s'alignent pas clairement avec les symboles de grammaire
   • Les grammaires ne peuvent pas être écrites pour JSON
4. Lequel de ces formats est un format réel utilisé pour spécifier des contraintes de décodage ?
   • Une feuille de calcul de poids
   • Une liste des températures du GPU
   • Une valeur de départ aléatoire
   • Un schéma JSON ou une grammaire sans contexte
5. À quel moment du pipeline le masque de contrainte est-il généralement appliqué ?
   • Aux logits, avant l'étape softmax/sampling
   • Avant la tokenisation de l'invite
   • Une fois le texte déjà imprimé à l'utilisateur
   • Uniquement pendant la formation du modèle
6. Par rapport au simple fait de demander à un modèle dans l'invite de « générer du JSON valide », le décodage contraint offre quel avantage ?
   • Il consomme moins d'électricité
   • Il fournit une garantie solide plutôt que de compter sur la coopération du modèle
   • Cela rend le modèle plus créatif
   • Cela supprime le besoin d'un tokenizer
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