Chestionar pentru planificare și rezolvare

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Ce schimbare de bază aduce solicitarea Planificare și rezolvare în lanțul de gândire standard cu zero-shot?
   • Mai întâi îi cere modelului să elaboreze un plan, apoi îl execută pas cu pas
   • Reglează fin modelul pe datele de planificare
   • Îndepărtează complet raționamentul pas cu pas
   • Este nevoie de zeci de exemple lucrate în prompt
2. Pentru care puncte slabe specifice ale lanțului de gândire simplu a fost conceput Planificarea și rezolvarea?
   • Viteză de inferență lentă și utilizare mare a memoriei
   • Lipsesc pașii de raționament și erori de calcul
   • Ieșiri toxice sau părtinitoare
   • Incapacitatea de a produce orice raționament
3. Ce adaugă varianta PS+ îmbunătățită la promptul de bază Plan-and-Solve?
   • Un model de a doua limbă pentru a nota răspunsul
   • Acces la un calculator API
   • Instrucțiuni pentru extragerea variabilelor, calcularea rezultatelor intermediare și atenția la numere
   • O cerință pentru a răspunde în JSON
4. Un avantaj esențial al Planificării și rezolvării față de lanțul de gândire cu câteva lovituri este că:
   • Obține întotdeauna o precizie perfectă
   • Necesită recalificarea modelului
   • Funcționează numai pentru sarcini de vedere
   • Nu are nevoie de exemple lucrate manual în prompt
5. Pe ce tip de reper a fost evaluat în mod proeminent Plan-and-Solve?
   • Criterii de referință pentru probleme de cuvinte aritmetice și matematice precum GSM8K
   • Seturi de date de clasificare a imaginilor
   • Corpuri de recunoaștere a vorbirii
   • Sarcini de pliere a proteinelor
6. De ce generarea unui plan înainte de pașii detaliați tinde să ajute un model autoregresiv?
   • Acesta șterge întrebarea inițială din context
   • Subobiectivele planului condiționează simbolurile ulterioare de raționament pe care modelul le produce
   • Acesta dublează numărul de parametri ai modelului
   • Comută modelul într-un mod non-text
7. A prompt asks a model to list subgoals before solving a word problem. Which Plan-and-Solve stage does that implement?
   • A few-shot worked example
   • The final answer verification stage
   • The planning stage that decomposes the task before execution
   • A decoding-time beam search
8. A PS+ prompt reminds the model to extract quantities and calculate intermediate results. What is the intent of those reminders?
   • Replace the problem statement with demonstrations
   • Change the model’s parameters during inference
   • Guarantee every answer is correct
   • Reduce calculation and step omissions by directing attention to variables and intermediate quantities