Kahneman-Tversky Optimizasyon Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. KTO ne tür verilere ihtiyaç duyuyor?
   • Bireysel çıkışlarda ikili istenen/istenmeyen etiketler
   • Seçilen ve reddedilen yanıtların sıralanmış çiftleri
   • Yalnızca etiketlenmemiş metin
   • 0'dan 100'e kadar sayısal ödül puanları
2. KTO hangi çalışma grubundan ilham alıyor?
   • Einstein'ın göreliliği
   • Kahneman ve Tversky'nin beklenti teorisi
   • Darwin'in evrimi
   • Shannon'ın bilgi teorisi
3. KTO'da kullanıldığı şekliyle 'kayıptan kaçınma' nedir?
   • Herhangi bir kayıp fonksiyonunun tamamen önlenmesi
   • Kayıplar üzerine antrenman yapmayı reddetmek
   • İstenmeyen çıktıları, arzu edilen çıktıları ödüllendirmekten daha sert bir şekilde cezalandırmak
   • Öğrenme oranını negatif yapmak
4. What kind of feedback can KTO learn from without requiring paired comparisons?
   • Only a ranked list of five outputs
   • Only a reference translation
   • Only a token-level grammar mask
   • A binary label indicating whether an individual output is desirable
5. KTO'da sapmalar neye göre ölçülür?
   • Bir referans noktası veya temel ödül seviyesi
   • Toplam parametre sayısı
   • GPU sıcaklığı
   • Kelime büyüklüğü
6. What does the KTO reference point help define?
   • The number of transformer layers
   • Whether an output’s implicit reward is above or below a baseline
   • A fixed translation in another language
   • The model’s maximum context length
7. Does KTO’s use of binary desirability feedback prove it will outperform preference-pair methods?
   • Yes, binary feedback is always superior
   • Yes, it eliminates the need to train a model
   • No; performance depends on the model, data, and evaluation setting
   • No, because binary feedback cannot be used for language models
8. Which behavioral-economics framework motivates KTO?
   • Classical signal detection theory
   • Bayesian network structure learning
   • The efficient-market hypothesis
   • Kahneman and Tversky’s prospect theory