मानव प्रतिक्रिया प्रश्नोत्तरी से सुदृढीकरण सीखना

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

1. भाषा मॉडल के लिए आरएलएचएफ का मुख्य उद्देश्य क्या है?
   • सहायता और सुरक्षा के लिए अपने आउटपुट को मानवीय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित करना
   • मॉडल की पैरामीटर गिनती बढ़ाने के लिए
   • तेजी से अनुमान लगाने के लिए मॉडल को संपीड़ित करना
   • मॉडल का अन्य भाषाओं में अनुवाद करना
2. आरएलएचएफ में इनाम मॉडल वास्तव में क्या करना सीखता है?
   • उपयोगकर्ताओं के लिए अंतिम प्रतिक्रियाएँ तैयार करें
   • संकेतों का इनाम मुद्रा में अनुवाद करें
   • एक स्केलर स्कोर निर्दिष्ट करें जो दर्शाता है कि मनुष्य किसी दिए गए प्रतिक्रिया को कितना पसंद करेंगे
   • मॉडल की सीखने की दर तय करें
3. What does a KL-divergence penalty against a reference policy aim to regularize in an RLHF objective?
   • Every factual error with a complete correctness guarantee
   • How far the optimized policy departs from the reference
   • The tokenizer vocabulary’s spelling
   • The number of human annotators automatically
4. इनाम मॉडल के लिए वरीयता डेटा आम तौर पर कैसे एकत्र किया जाता है?
   • मनुष्य शुरू से ही बिल्कुल नए उत्तर लिखते हैं
   • मॉडल अपने आत्मविश्वास का मूल्यांकन करता है
   • यादृच्छिक लेबल स्वचालित रूप से असाइन किए जाते हैं
   • मनुष्य एक ही संकेत पर दो मॉडल प्रतिक्रियाओं की तुलना करते हैं और बेहतर को चुनते हैं
5. क्लासिक आरएलएचएफ पाइपलाइन की तुलना में डीपीओ (डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइजेशन) क्या लाभ प्रदान करता है?
   • इसके लिए किसी भी डेटा की आवश्यकता नहीं है
   • यह गारंटी देता है कि मॉडल कभी गलत नहीं हो सकता
   • यह एक अलग इनाम मॉडल और पीपीओ लूप को छोड़कर, सीधे वरीयता जोड़े से नीति को अनुकूलित करता है
   • यह पूर्व-प्रशिक्षण की आवश्यकता को समाप्त कर देता है
6. आरएलएआईएफ और संवैधानिक एआई में, अधिकांश प्रतिक्रिया कहां से आती है?
   • एआई मॉडल से प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करना या उनकी आलोचना करना, मानव लेबलिंग को कम करना
   • केवल भुगतान किये गये मानव व्याख्याकारों से
   • यादृच्छिक संख्या जनरेटर से
   • सीधे मॉडल के प्रीट्रेनिंग कॉर्पस से
7. An RLHF response receives a high learned reward but contains a false claim. What does this show?
   • High reward proves the claim is true
   • The response must have been generated without tokens
   • The reference model’s vocabulary disappeared
   • A preference-based reward is a proxy and can be mistaken
8. Why should an RLHF team examine whose preference comparisons were collected?
   • Annotator identity determines the GPU clock rate
   • The judgments and task distribution shape what the model is rewarded for
   • Every population has identical response preferences
   • Preference data affect only file compression