ガイド連動クイズ · 中 レベル

投機的デコーディングのドラフト モデルに関するクイズ

ドラフトモデルの提案、ターゲット検証、拒否サンプリング、受け入れ確率、ボーナストークン、およびワークロードに依存するデコード速度を調べます。

関連するガイドパス投機的デコードのドラフト モデル
質問 1 の 8

投機的デコードにおける「ドラフト」モデルの主な役割は何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. 投機的デコードにおける「ドラフト」モデルの主な役割は何ですか?
    • 大規模なモデルをより少ないパラメータに永続的に圧縮するには
    • プロンプトを別の言語に翻訳するには
    • 大規模モデルを検証するためのいくつかの候補トークンを迅速に提案するため
    • 過去の会話を保存して検索できるようにするには
  2. Why can verifying a drafted token block accelerate target-model generation in a suitable workload?
    • Verification has no compute cost at any block size
    • A verification pass can process several positions together and amortize target work across accepted tokens
    • The draft model is guaranteed more accurate than the target
    • The target model is skipped for every accepted token
  3. ターゲット モデルが最初のトークンを拒否した後、ドラフトされたトークンはどうなりますか?
    • 最初の不一致以降はすべて破棄されます
    • とにかく全部受け入れられる
    • それらは 3 番目のモデルに送信されます
    • それらはキャッシュされ、次のターンに再利用されます
  4. What correctness property does the standard exact speculative-sampling rejection procedure preserve under its assumptions?
    • An identical random sequence for every possible random seed
    • Guaranteed truth of every generated statement
    • The draft model's distribution regardless of the target
    • The target model's configured sampling distribution
  5. Which mechanism distinguishes EAGLE's drafting approach from Medusa's additional decoding heads?
    • EAGLE performs only word-count-based lexical retrieval
    • EAGLE drafts autoregressively at the target model's feature level
    • EAGLE removes target verification from every algorithm
    • EAGLE and Medusa are the same architecture with different names
  6. Why should a speculative-decoding benchmark report the draft-target pair and acceptance rate?
    • Every model pair has the same guaranteed speedup
    • Acceptance rate measures whether generated facts are true
    • Speedup depends on drafting and verification costs and how many proposed tokens are accepted
    • The target model's hardware and context length cannot affect performance
  7. In exact speculative sampling, a proposed token has q equal to 0.2 and p equal to 0.1. What is its acceptance probability?
    • 0.1, because only p is used
    • 0.2, because only q is used
    • 1.0, because every proposed token is accepted
    • 0.5, from min(1, p/q)
  8. What can the standard speculative-sampling algorithm emit when every token in a drafted block is accepted?
    • The accepted block plus an additional token sampled from the target
    • Only the last drafted token, discarding the accepted prefix
    • An arbitrary extra draft token without target sampling
    • No output until the draft model is retrained