लुकअहेड डिकोडिंग क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. मानक सट्टा डिकोडिंग से लुकहेड डिकोडिंग में क्या अंतर है?
   • इसके लिए दो अलग-अलग प्रशिक्षित मॉडलों की आवश्यकता होती है
   • यह किसी अलग ड्राफ्ट मॉडल का उपयोग नहीं करता है - केवल लक्ष्य मॉडल का ही उपयोग करता है
   • यह केवल अनुवाद कार्यों के लिए काम करता है
   • यह मॉडल को स्थायी रूप से परिमाणित करता है
2. कौन सी संख्यात्मक विधि लुकअहेड डिकोडिंग को रेखांकित करती है?
   • क्रमिक अवतरण
   • फूरियर रूपांतरण
   • K- का अर्थ है क्लस्टरिंग
   • जैकोबी (निश्चित-बिंदु) पुनरावृत्ति
3. प्रत्येक चरण पर चलने वाली दो समानांतर शाखाएँ कौन सी हैं?
   • एक प्रशिक्षण शाखा और एक परीक्षण शाखा
   • एक एनकोडर और एक डिकोडर
   • एक लुकहेड शाखा और एक सत्यापन शाखा
   • एक ड्राफ्ट मॉडल और एक लक्ष्य मॉडल
4. 'एन-ग्राम पूल' में क्या संग्रहीत है?
   • समानांतर पुनरावृत्तियों के दौरान देखे गए प्रशंसनीय बहु-टोकन अनुक्रम
   • उपयोगकर्ता का चैट इतिहास
   • मॉडल वजन
   • ध्यान मुखौटे
5. What supports correctness when lookahead decoding commits a guessed n-gram prefix?
   • Using the same model makes every unverified guess correct
   • Every candidate in the n-gram pool must be committed
   • Verification against the target's greedy predictions or an appropriate distribution-preserving sampling procedure
   • A larger window proves the generated statements are true
6. What resource tradeoff is important when deploying lookahead decoding on already busy hardware?
   • Candidate generation uses no compute or memory
   • Additional parallel work may offset the benefit of fewer sequential passes
   • Every larger window must lower wall-clock latency
   • The target weights are automatically compressed to zero size
7. Why should a lookahead candidate remain provisional until target verification?
   • Parallel iteration guesses can differ from the target's valid continuation
   • Every cached n-gram has already been proven correct by storage alone
   • The lookahead branch permanently changes the target weights
   • Verification is needed only to determine the output filename
8. Does a standard training-free lookahead iteration update the target model's learned weights?
   • Yes; each candidate applies a gradient update to every parameter
   • Yes; verified n-grams become a new training dataset immediately
   • Only the tokenizer's vocabulary is retrained at every step
   • No; it changes candidate token states and verifies outputs while keeping the model weights fixed