कोड मॉडल क्विज़ के लिए सट्टा संपादन

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

1. कौन सा मुख्य अवलोकन काल्पनिक संपादनों को प्रभावी बनाता है?
   • संपादित फ़ाइल के अधिकांश टोकन आमतौर पर मूल के समान होते हैं
   • AI मॉडल बिल्कुल भी कोड नहीं पढ़ सकते हैं
   • फ़ाइलों को हमेशा स्क्रैच से पुनर्जीवित किया जाना चाहिए
   • कोड की कोई पूर्वानुमानित संरचना नहीं है
2. सामान्य सट्टा डिकोडिंग की तुलना में, सट्टा संपादनों में 'ड्राफ्ट' कहां से आता है?
   • एक अलग छोटे ड्राफ्ट मॉडल से
   • मौजूदा स्रोत कोड से संपादित किया जा रहा है
   • यादृच्छिक नमूनाकरण से
   • एक मानव समीक्षक से
3. मानक ऑटोरेग्रेसिव डिकोडिंग टोकन कैसे उत्पन्न करता है?
   • प्रति पास समानांतर में कई टोकन
   • बिना किसी मॉडल के सभी टोकन एक साथ
   • प्रति फॉरवर्ड पास एक टोकन
   • केवल GPU क्लस्टर पर
4. सट्टा तरीकों में, प्रस्तावित टोकन के चलने का क्या होता है जिसे मॉडल सही के रूप में सत्यापित करता है?
   • उन्हें त्याग दिया जाता है और पुनर्जीवित किया जाता है
   • उन्हें अनुमोदन के लिए मानव के पास भेजा जाता है
   • वे त्रुटि उत्पन्न करते हैं
   • उन्हें मोटे तौर पर एक ही फॉरवर्ड पास में स्वीकार किया जाता है
5. अनुमानित संपादनों के साथ, उत्पादन लागत किससे सबसे अधिक निकटता से मेल खाती है?
   • वास्तविक संपादन का आकार (विभिन्न भाग)
   • फ़ाइल का कुल आकार
   • रेपो में फ़ाइलों की संख्या
   • मॉडल की पैरामीटर गिनती
6. अनुमानित संपादनों से किस परिदृश्य को सर्वाधिक लाभ होता है?
   • एक खाली बफ़र से एक बिल्कुल नई फ़ाइल लिखना
   • एक बड़ी अधिकतर-अपरिवर्तित फ़ाइल में एक प्रतीक का नाम बदलना
   • एक सामान्य सामान्य प्रश्न का उत्तर दे रहे हैं
   • एक लघु स्टैंडअलोन कविता तैयार करना
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