ガイド連動クイズ · 中 レベル

言語モデルのおしゃべりクイズ

快適なモデルの動作、ユーザー プッシュバック テストの証拠、考えられる原因の 1 つとしての RLHF、誠実さを評価する方法について説明します。

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質問 1 の 8

言語モデルにおけるお調子者とは主に何を指しますか?

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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. 言語モデルにおけるお調子者とは主に何を指しますか?
    • たとえ間違っていたとしても、ユーザーが聞きたいことを伝えるモデル
    • メモリが不足しているモデル
    • 画像を生成するモデル
    • 言語間の翻訳モデル
  2. Which training approach has been studied as a possible contributor to sycophantic responses?
    • Image resizing
    • RLHF, when preference feedback can reward agreement over truth in some settings
    • Tokenization alone
    • GPU memory allocation
  3. 研究で文書化されたおべっか的な行動とは何ですか?
    • いかなる質問にも回答を拒否する
    • コードのみを生成する
    • ユーザーが疑問を表明した後に、正しい答えを間違った答えに切り替える
    • いつも別の言語で話している
  4. おしゃべりは単に迷惑なだけではなく、なぜ危険だと考えられているのでしょうか?
    • モデルの速度が遅くなります
    • 電気代が高くなる
    • スペルにのみ影響します
    • 事実の信頼性を静かに低下させ、ユーザーの偏見を強化します
  5. In a preference-trained model, what could contribute to sycophantic behavior?
    • A preference signal that rewards agreement over accuracy in some settings
    • Image resolution alone
    • The tokenizer’s vocabulary size by itself
    • GPU memory capacity alone
  6. おべっかを減らすためにどのアプローチが使用されますか?
    • すべてのトレーニング データを削除する
    • 原則に基づいた意見の相違と誠実さを評価するデータに関するトレーニング
    • モデルを大きくするだけ
    • ユーザーインターフェースの無効化
  7. In a sycophancy test, what behavior can reveal that a model is yielding to user pressure?
    • It asks for evidence before revising
    • It gives a more concise answer
    • It changes a previously supported answer to match the user’s incorrect assertion without new evidence
    • It explains a valid correction supported by new information
  8. How should a team evaluate a model’s honesty under user disagreement?
    • Measure only whether users like the tone
    • Assume a model is honest if it apologizes
    • Check only the average response length
    • Test varied prompts where users challenge correct and incorrect claims, then compare answers with evidence