Quiz dotyczący spekulatywnego dekodowania

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. How does speculative decoding speed up generation from a large model?
   • Mały model roboczy zgaduje kilka tokenów, które duży model weryfikuje równolegle
   • Trwałe skompresowanie modelu do połowy jego rozmiaru
   • Usunięcie mechanizmu uwagi
   • Uczenie modelu na większej ilości danych
2. For a large model at low batch size, why can one-token autoregressive decoding be slow?
   • Each token requires internet access
   • Repeated reads of large model weights can make decoding memory-bandwidth bound
   • The model permanently stores a full copy of every possible output
   • The tokenizer performs the model’s matrix multiplications
3. In greedy speculative decoding, what happens at the first token where draft and target predictions disagree?
   • The whole conversation is thrown away and restarted from scratch
   • Wersja robocza modelu zostanie natychmiast przeszkolona
   • The matching prefix is kept, the target token is used at the mismatch, and later draft tokens are discarded
   • Jakość wydruku ulega trwałemu pogorszeniu
4. Under exact speculative sampling, how does the output distribution compare with sampling from the target model alone?
   • It is always lower quality but faster
   • It is identical only when the draft model is larger
   • It becomes deterministic regardless of target sampling
   • It is identical in distribution
5. Co najbardziej bezpośrednio determinuje przyspieszenie dekodowania spekulatywnego?
   • Współczynnik akceptacji założeń modelu roboczego
   • Kolor procesora graficznego
   • Długość nazwy modelu
   • Pora dnia
6. Co wspólnego mają Meduza i EAGLE?
   • Wymagają sprzętu kwantowego
   • Eliminują potrzebę tworzenia osobnego, samodzielnego modelu roboczego
   • Usuwają model docelowy
   • Działają tylko na obrazach
7. What should a serving team measure before claiming speculative decoding will speed up its workload?
   • Only the target model’s parameter count
   • Only whether the draft produces fluent text
   • Draft cost, target verification cost, accepted tokens and end-to-end latency under representative traffic
   • The number of tokenizer files
8. In exact speculative sampling, what happens when a proposed token is rejected?
   • The whole conversation is discarded
   • The target model is permanently changed
   • The rejected token is kept without verification
   • A correction step samples from the distribution needed to preserve the target model’s output distribution