Modifications spéculatives pour le quiz sur les modèles de code

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

1. Quelle observation clé rend les modifications spéculatives efficaces ?
   • La plupart des jetons d'un fichier modifié sont généralement identiques à l'original
   • Les modèles d'IA ne peuvent pas du tout lire le code
   • Les fichiers doivent toujours être régénérés à partir de zéro
   • Le code n'a pas de structure prévisible
2. D'où vient le « brouillon » dans les éditions spéculatives, par rapport au décodage spéculatif ordinaire ?
   • À partir d'un petit brouillon de modèle distinct
   • À partir du code source existant en cours d'édition
   • À partir d'un échantillonnage aléatoire
   • D'un critique humain
3. Comment le décodage autorégressif standard produit-il des jetons ?
   • Plusieurs jetons en parallèle par passe
   • Tous les jetons à la fois sans modèle
   • Un jeton par passe avant
   • Uniquement sur un cluster GPU
4. Dans les méthodes spéculatives, qu'arrive-t-il à une série de jetons proposés dont le modèle vérifie qu'ils sont corrects ?
   • Ils sont jetés et régénérés
   • Ils sont envoyés à un humain pour approbation
   • Ils provoquent une erreur
   • Ils sont acceptés en un seul passage vers l'avant
5. Avec des modifications spéculatives, le coût de génération évolue le plus étroitement avec quoi ?
   • La taille du montage réel (les parties divergentes)
   • La taille totale du fichier
   • Le nombre de fichiers dans le dépôt
   • Le nombre de paramètres du modèle
6. Quel scénario bénéficie le PLUS des modifications spéculatives ?
   • Écrire un tout nouveau fichier à partir d'un tampon vide
   • Renommer un symbole dans un gros fichier pratiquement inchangé
   • Répondre à une question générale
   • Générer un court poème autonome
7. A code edit changes only one short function in a large file. Where is speculative generation work concentrated?
   • Across every unchanged token in the file
   • In retraining the code model
   • In the divergent edited span that does not match the existing source draft
   • In regenerating the file’s tokenizer vocabulary
8. When speculative verification finds a mismatch with the target model, what should the edit system do?
   • Accept every remaining draft token
   • Discard the entire model checkpoint
   • Replace the target model with the draft
   • Stop accepting that draft prefix and generate the corrected span