Voyager 및 Skill-Library 에이전트 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. Voyager는 시간이 지남에 따라 기능을 어떻게 향상합니까?
   • 재사용 가능한 코드 스킬을 라이브러리에 축적하여 구성함으로써
   • 경사하강법으로 신경망 가중치를 업데이트하여
   • 서버에서 패치를 다운로드하여
   • 게임 맵 전체를 암기하여
2. 보이저의 기술은 어떤 형태로 표현되나요?
   • 자연어 에세이
   • 게임봇을 제어하는 실행 코드(JavaScript)
   • 게임의 정적 이미지
   • 원시 신경망 가중치
3. 보이저의 자동 커리큘럼은 어떤 역할을 하나요?
   • 상담원의 문법을 평가하려면
   • 스킬 라이브러리를 압축하려면
   • 탐색을 극대화하는 점진적으로 더 어려운 목표를 제안합니다.
   • 게임을 다른 언어로 번역하려면
4. Voyager는 새로운 작업에 직면했을 때 관련 기술을 어떻게 검색합니까?
   • 저장된 스킬을 무작위로 선택합니다.
   • 인간에게 선택하라고 함으로써
   • 절대로 스킬을 재사용하지 않습니다.
   • 임베딩을 통해 작업을 기술 설명과 일치시킴으로써
5. 생성된 코드가 실패할 때 Voyager의 반복 프롬프트 루프는 무엇을 합니까?
   • 오류와 환경 피드백을 읽고 모델에 자체 디버깅을 요청합니다.
   • 영구적으로 작업을 포기합니다.
   • 전체 게임 세계를 다시 시작합니다.
   • 다른 언어 모델로 전환합니다.
6. Voyager 기술 라이브러리의 가치를 보여주는 결과는 무엇입니까?
   • 스킬을 전혀 재사용할 수 없습니다.
   • 학습한 기술을 새로운 세계로 이전하고 새로운 작업 속도를 높였습니다.
   • 라이브러리가 없는 에이전트보다 성능이 나빴습니다.
   • 단일 고정 맵에서만 작동했습니다.
7. Does Voyager improve by fine-tuning GPT-4’s model weights after each Minecraft task?
   • Yes; it retrains GPT-4 after every failed command
   • Yes; it updates the game engine’s source code
   • No; it stores verified executable skills and retrieves them in context
   • No; it never retains any learned behavior
8. What is stored with a Voyager skill to help retrieve it for a later task?
   • A gradient tensor for GPT-4
   • A screenshot with no task label
   • A Slurm job identifier
   • A natural-language description represented by an embedding