Medusa Kafaları Çözme Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Fazladan Medusa başları neyi öngörüyor?
   • İleride farklı konumlarda birden fazla gelecek jetonu
   • Modelin eğitim kaybı
   • Hangi GPU'nun kullanılacağı
   • Bir jeton için resim yazısı
2. Under which Medusa configuration does the paper describe lossless inference acceleration?
   • Model ağırlıklarını mükemmel şekilde sıkıştırır
   • Medusa-1 with a frozen backbone and exact verification against the original model
   • Dilbilgisinde asla hata yapmaz
   • Kelime ihtiyacını ortadan kaldırır
3. Medusa'nın aday devamları doğrulama için hangi yapıya göre düzenlenmiştir?
   • Tek tek puanlanan düz bir liste
   • Bir karma tablosu
   • Ağaç dikkat maskesiyle tek geçişte gol atan bir ağaç
   • Her jeton üzerinde yinelenen bir döngü
4. Medusa'nın taslak model spekülatif kod çözmeye göre önemli bir avantajı nedir?
   • İki ayrı büyük model gerektirir
   • Yalnızca görseller üzerinde çalışır
   • Kullanımdan sonra temel modeli siler
   • Mevcut modele başlıklar eklenerek ayrı bir taslak modele ihtiyaç duyulmaz.
5. Medusa genellikle kabaca ne kadar hızlanma bildiriyor?
   • 2-3x civarı
   • Yaklaşık 0,5x (daha yavaş)
   • Tam olarak 100x
   • Ölçülebilir bir değişiklik yok
6. Her bir Medusa başı mimari açıdan nedir?
   • Tam bir kopya transformatör
   • Temel gizli durumun üstünde küçük bir artık ileri besleme (MLP) katmanı
   • Evrişimli bir görüntü kodlayıcı
   • Ayrı bir tokenizer
7. What does Medusa accept from a verified candidate tree?
   • Every speculative branch regardless of verification
   • Only the shortest candidate token
   • The longest prefix consistent with the base model’s decoding result
   • A random leaf from the tree
8. How do Medusa’s prediction-head offsets differ?
   • Every head predicts the same next token
   • Each head predicts a different vocabulary
   • The heads predict tokens only after decoding is complete
   • Each head predicts a token at a different position ahead in the sequence