코드 모델 퀴즈에 대한 추측적 편집

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 추론적 편집을 효과적으로 만드는 주요 관찰은 무엇입니까?
   • 편집된 파일의 토큰 대부분은 일반적으로 원본과 동일합니다.
   • AI 모델은 코드를 전혀 읽을 수 없습니다.
   • 파일은 항상 처음부터 다시 생성되어야 합니다.
   • 코드에는 예측 가능한 구조가 없습니다.
2. 일반적인 추측 디코딩과 비교하여 추측 편집에서 '초안'은 어디에서 유래합니까?
   • 별도의 작은 초안 모델에서
   • 편집중인 기존 소스코드에서
   • 무작위 샘플링에서
   • 인간 검토자로부터
3. 표준 자동 회귀 디코딩은 어떻게 토큰을 생성합니까?
   • 패스당 병렬로 많은 토큰
   • 모델 없이 모든 토큰을 한 번에
   • 정방향 패스당 토큰 1개
   • GPU 클러스터에서만
4. 투기적 방법에서 모델이 올바른 것으로 확인한 제안된 토큰 실행에는 어떤 일이 발생합니까?
   • 폐기되고 재생성됩니다.
   • 승인을 위해 인간에게 전송됩니다.
   • 오류가 발생합니다.
   • 대략 단일 전달 패스로 허용됩니다.
5. 추측 편집을 통해 생성 비용은 무엇에 가장 가깝게 확장됩니까?
   • 실제 편집의 크기(다양한 부분)
   • 파일의 전체 크기
   • 저장소의 파일 수
   • 모델의 매개변수 개수
6. 추측 편집으로 인해 가장 큰 이점을 얻는 시나리오는 무엇입니까?
   • 빈 버퍼에서 새로운 파일 쓰기
   • 대부분 변경되지 않은 큰 파일에서 기호 이름 바꾸기
   • 일반적인 상식 질문에 답하기
   • 짧은 독립시 생성
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