성찰과 자기 교정 에이전트 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. Reflexion 에이전트가 '학습'하는 방식의 특징은 무엇입니까?
   • 모델 가중치를 변경하지 않고 컨텍스트에 따라 작성된 반사를 저장합니다.
   • 미세 조정을 통해 모델의 가중치를 업데이트합니다.
   • 실패할 때마다 새 모델 버전을 다운로드합니다.
   • 인간에게 훈련 데이터의 라벨을 다시 지정하도록 요청합니다.
2. Reflexion 프레임워크에서 평가자는 무엇을 합니까?
   • 에이전트의 다음 작업을 생성합니다.
   • 피드백 신호를 생성하려는 시도의 결과에 점수를 매깁니다.
   • 공간을 절약하기 위해 오래된 추억을 삭제합니다.
   • 작업을 다른 언어로 번역합니다.
3. Reflexion에서 평가 신호의 품질이 그토록 중요한 이유는 무엇입니까?
   • 모델의 학습률을 결정하기 때문입니다.
   • 사용되는 GPU 수를 결정하기 때문에
   • 잘못된 신호는 상담원이 잘못된 수업을 반성하고 강화하게 만들 수 있기 때문입니다.
   • 언어 모델의 온도를 설정하기 때문에
4. On which coding benchmark did the Reflexion paper report a 91% pass@1 result?
   • 이미지넷
   • COCO detection
   • WMT translation
   • 인간평가
5. 자가 수정 에이전트의 실제 공개 위험은 무엇입니까?
   • 이미 올바른 출력을 끝없이 '수정' 반복할 수 있습니다.
   • 모든 토큰에 대해 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.
   • 표준 하드웨어에서는 실행될 수 없습니다
   • 기본 모델을 영구적으로 손상시킵니다.
6. Where does Reflexion keep feedback for a later attempt?
   • In updated model weights
   • In an episodic memory buffer supplied as text context
   • In a hardware cache shared across users
   • In the original training corpus
7. What is the role of the Actor in Reflexion?
   • It changes the base model weights
   • It authenticates citations automatically
   • It generates the actions or attempt for the task
   • It sets the benchmark score after the run
8. What kinds of feedback can Reflexion use?
   • Only gradient updates from fine-tuning
   • Only human ratings in every task
   • Only token likelihood from pretraining
   • Signals such as scalar outcomes or language feedback from external or simulated sources