सट्टा डिकोडिंग प्रश्नोत्तरी

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

1. सट्टा डिकोडिंग एक बड़े मॉडल से पीढ़ी को कैसे गति देती है?
   • एक छोटा ड्राफ्ट मॉडल कई टोकन का अनुमान लगाता है जिन्हें बड़ा मॉडल समानांतर में सत्यापित करता है
   • मॉडल को स्थायी रूप से उसके आकार को आधा करने के लिए संपीड़ित करना
   • ध्यान तंत्र को हटाना
   • अधिक डेटा पर मॉडल का प्रशिक्षण
2. For a large model at low batch size, why can one-token autoregressive decoding be slow?
   • Each token requires internet access
   • Repeated reads of large model weights can make decoding memory-bandwidth bound
   • The model permanently stores a full copy of every possible output
   • The tokenizer performs the model’s matrix multiplications
3. In greedy speculative decoding, what happens at the first token where draft and target predictions disagree?
   • The whole conversation is thrown away and restarted from scratch
   • ड्राफ्ट मॉडल को तुरंत पुनः प्रशिक्षित किया जाता है
   • The matching prefix is kept, the target token is used at the mismatch, and later draft tokens are discarded
   • आउटपुट गुणवत्ता स्थायी रूप से ख़राब हो जाती है
4. Under exact speculative sampling, how does the output distribution compare with sampling from the target model alone?
   • It is always lower quality but faster
   • It is identical only when the draft model is larger
   • It becomes deterministic regardless of target sampling
   • It is identical in distribution
5. सट्टा डिकोडिंग से स्पीडअप को सबसे सीधे तौर पर क्या निर्धारित करता है?
   • ड्राफ्ट मॉडल के अनुमानों की स्वीकृति दर
   • जीपीयू का रंग
   • मॉडल के नाम की लंबाई
   • दिन का समय
6. मेडुसा और ईगल के दृष्टिकोण में क्या समानता है?
   • उन्हें क्वांटम हार्डवेयर की आवश्यकता होती है
   • वे एक अलग स्टैंडअलोन ड्राफ्ट मॉडल की आवश्यकता को समाप्त करते हैं
   • वे लक्ष्य मॉडल को हटा देते हैं
   • वे केवल छवियों पर काम करते हैं
7. What should a serving team measure before claiming speculative decoding will speed up its workload?
   • Only the target model’s parameter count
   • Only whether the draft produces fluent text
   • Draft cost, target verification cost, accepted tokens and end-to-end latency under representative traffic
   • The number of tokenizer files
8. In exact speculative sampling, what happens when a proposed token is rejected?
   • The whole conversation is discarded
   • The target model is permanently changed
   • The rejected token is kept without verification
   • A correction step samples from the distribution needed to preserve the target model’s output distribution