Test de decodare auto-consecvență

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Cum alege decodificarea cu auto-consecvență un răspuns final dintr-un model de limbă?
   • Eșantionați mai multe căi de raționament și luați un vot majoritar pentru răspuns
   • Alegeți întotdeauna jetonul cel mai probabil la fiecare pas
   • Antrenați în mod repetat modelul pe propriile rezultate
   • Eliminați toate aleatoriile din generație
2. Under what condition can self-consistency improve answer accuracy?
   • Whenever the number of samples increases
   • When correct sampled paths converge and errors are not too strongly correlated
   • When every reasoning chain has identical wording
   • Only when the model weights are retrained
3. Ce metodă de decodare înlocuiește autoconsistența?
   • Propagarea inversă
   • Tokenizare
   • Decodificarea lacomă a unui singur lanț
   • Cuantificarea greutății
4. Care parte din fiecare lanț eșantionat este utilizată de fapt la votul final?
   • Textul complet al raționamentului
   • Numărul de jetoane generate
   • Setarea temperaturii
   • Doar răspunsul final
5. What is the main cost of increasing the number of self-consistency samples?
   • More inference compute; accuracy gains depend on the task and can have diminishing returns
   • It retrains the model weights after every response
   • It guarantees that the majority is correct
   • It eliminates the need to sample any reasoning paths
6. Auto-consecvența este un exemplu timpuriu al cărui concept mai larg?
   • Compresia modelului
   • Scalare în timp de inferență (cheltuiește un calcul suplimentar pentru a raționa mai bine)
   • Mărirea datelor în timpul antrenamentului
   • Accelerarea hardware
7. Why may answer normalization be useful before a self-consistency vote?
   • It makes all reasoning paths independent
   • It verifies the answer against external evidence
   • It can group semantically equivalent answers that use different formatting
   • It changes the model’s sampled probabilities
8. What is a key limitation of a majority answer from self-consistency?
   • A majority vote cannot be computed for text
   • Sampling always changes the model weights
   • Every reasoning path is guaranteed independent
   • Correlated reasoning errors can make an incorrect answer win the vote