विषम अनुपात वरीयता अनुकूलन प्रश्नोत्तरी

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

1. डीपीओ जैसी विधियों की तुलना में ओआरपीओ का मुख्य व्यावहारिक लाभ क्या है?
   • यह एक अलग संदर्भ मॉडल की आवश्यकता को समाप्त करता है
   • इसके लिए किसी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता नहीं है
   • यह केवल छवि मॉडल पर काम करता है
   • यह शून्य मतिभ्रम की गारंटी देता है
2. ओआरपीओ में 'विषम अनुपात' की तुलना किससे की जाती है?
   • प्रशिक्षण की गति बनाम सटीकता
   • चुनी गई प्रतिक्रिया बनाम अस्वीकृत प्रतिक्रिया की संभावनाएँ
   • दो अलग-अलग सीखने की दरें
   • मॉडल आकार बनाम डेटासेट आकार
3. What form does an ORPO preference example contain?
   • Only a single unlabeled response
   • A prompt with two identical completions
   • A prompt with one chosen response and one disfavored response
   • A reward score with no associated responses
4. How does ORPO convert a response probability p into odds?
   • One minus p divided by p
   • The square root of p
   • The logarithm of the prompt length
   • p divided by one minus p
5. ओआरपीओ हानि को किस संयोजन के रूप में सबसे अच्छा वर्णित किया गया है?
   • एसएफटी क्रॉस-एन्ट्रॉपी प्लस एक भारित अंतर-अनुपात वरीयता शब्द
   • केवल एक इनाम-मॉडल स्कोर
   • एक शुद्ध सुदृढीकरण-सीखने की वापसी
   • यादृच्छिक शोर इंजेक्शन
6. Which response receives the supervised fine-tuning component of ORPO?
   • Only the rejected response
   • The chosen or preferred response
   • A response sampled after deployment
   • No response; ORPO has no language-modeling term
7. Which parameter controls the weight of ORPO’s preference term relative to the supervised loss?
   • टोकनाइज़र शब्दावली का आकार
   • ध्यान प्रमुखों की संख्या
   • The preference-loss coefficient
   • The prompt’s character count
8. Why should an ORPO result report its preference data and evaluation setup?
   • ORPO results are identical across datasets
   • The objective removes the need for evaluation
   • The number of model layers determines every preference
   • Outcomes depend on the dataset, coefficient, base model, and evaluation