विचारों का वृक्ष प्रश्नोत्तरी

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

1. विचारों का वृक्ष मूलतः विचार-श्रृंखला प्रेरणा से किस प्रकार भिन्न है?
   • यह कई तर्क शाखाओं की खोज करता है और पीछे हट सकता है
   • यह नए डेटा पर मॉडल को पुनः प्रशिक्षित करता है
   • यह सभी मध्यवर्ती तर्क चरणों को हटा देता है
   • यह केवल छवि निर्माण के लिए काम करता है
2. कौन से तीन घटक विचार वृक्ष प्रणाली बनाते हैं?
   • टोकनाइज़र, एम्बेडर और डिकोडर
   • विचार जनरेटर, राज्य मूल्यांकनकर्ता, और खोज एल्गोरिदम
   • एनकोडर, अटेंशन हेड और सॉफ्टमैक्स
   • डेटासेट, ऑप्टिमाइज़र, और हानि फ़ंक्शन
3. In the original Tree of Thoughts Game of 24 experiment, what result did breadth-five search report for its selected test set?
   • 100% success on every possible puzzle
   • 74% for every model and search budget
   • 74% success for GPT-4 with ToT, versus 4% for a single chain-of-thought baseline
   • 4% for ToT and 74% for chain-of-thought
4. विचारों का वृक्ष प्रणाली आम तौर पर आंशिक समाधानों का मूल्यांकन कैसे करती है?
   • किसी बाहरी डेटाबेस से पूछताछ करके
   • GPU तापमान मापकर
   • उपयोग किए गए टोकन की संख्या की गणना करके
   • मॉडल को राज्यों को निश्चित, शायद, या असंभव के रूप में रेट करने के लिए प्रेरित करके
5. मौजूदा मॉडल पर ट्री ऑफ थॉट्स को लागू करने के बारे में क्या सच है?
   • यह एक संकेत और खोज आवरण है, न कि पुनः प्रशिक्षण
   • इसके लिए मॉडल को नए सिरे से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है
   • यह केवल विशेष हार्डवेयर पर ही चल सकता है
   • यह मॉडल के वजन को स्थायी रूप से बदल देता है
6. कौन सा संबंधित ढांचा तर्क पथों को विलय और मध्यवर्ती परिणामों का पुन: उपयोग करने देता है?
   • रेखीय प्रतिगमन
   • विचारों का ग्राफ
   • बैच सामान्यीकरण
   • बीम की चौड़ाई की छंटाई
7. Which components are commonly specified in a Tree of Thoughts setup?
   • A new tokenizer, an optimizer, and a training corpus
   • A database, a browser, and a GPU driver
   • Thought proposals, an intermediate-state evaluator, and a search procedure
   • A label encoder, a loss scaler, and a checkpoint
8. Why can Tree of Thoughts increase inference cost?
   • It always retrains the base model
   • It requires a separate model for every token
   • It eliminates all model calls after the first thought
   • It may generate and evaluate multiple candidate states across search steps