Quiz połączony z przewodnikiem · Średni Poziom
Quiz od najmniej do najbardziej podpowiedzianego
Przetestuj, w jaki sposób Least-to-Most rozkłada trudne pytania i wykorzystuje sekwencyjne rozwiązania, aby poprawić generalizację od łatwych do trudnych zadań.
Pytanie 1 z 8
Jakie są dwa główne etapy podpowiedzi od najmniejszego do największego?
Podgląd każdego pytania8 pytania
Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.
- Jakie są dwa główne etapy podpowiedzi od najmniejszego do największego?
- Rozłóż problem na pytania cząstkowe, a następnie rozwiąż je w odpowiedniej kolejności
- Trenuj, a potem dostosowuj
- Zakoduj, a następnie dekoduj
- Wypróbuj wiele odpowiedzi, a następnie zagłosuj
- Czym różni się metoda od najmniejszego do większości od standardowego podpowiadania w ramach łańcucha myślowego?
- W ogóle nie używa przykładów
- Wyraźnie rozkłada problem i przekazuje każdą pododpowiedź do następnego kroku
- Wymaga dopracowania modelu
- Działa tylko na obrazach
- What kind of task does the SCAN benchmark use to test compositional generalization?
- Classifying satellite images of fishing vessels
- Predicting fuel use from ship weather data
- Interpreting natural-language commands that combine primitive actions
- Aligning speech frames with handwritten characters
- Dlaczego kolejność pytań dodatkowych jest ważna?
- Tak nie jest; kolejność jest losowa
- Najpierw muszą pojawić się późniejsze pytania
- Kolejność wpływa tylko na formatowanie
- Każde pytanie podrzędne powinno zależeć tylko od pytań już rozwiązanych przed nim
- W jaki sposób odpowiedzi pośrednie są wykorzystywane na etapie rozwiązywania?
- Są one dołączone do kontekstu, więc późniejsze kroki mogą się na nich opierać
- Są one odrzucane po każdym kroku
- Są wysyłane do osobnego modelu
- Są one uśredniane w jedną liczbę
- Jakie jest kluczowe ryzyko w łańcuchu „najmniej do większości”?
- Nie może posługiwać się przykładami
- Zła wczesna odpowiedź podrzędna może spowodować uszkodzenie wszystkich dalszych kroków
- Działa tylko w jednym języku
- Zawsze wymaga klastra GPU
- What accuracy did the paper report for code-davinci-002 on the SCAN length split using Least-to-Most with 14 exemplars?
- About 16%
- Dokładnie 50%
- At least 99% on the reported setup
- Zero, because no demonstrations were used
- Besides SCAN, which task areas did the Least-to-Most paper also evaluate?
- Wildlife re-identification and acoustic classification
- Ship routing and port scheduling
- Image outpainting and watermark detection
- Symbolic manipulation and math reasoning