Kendi Kendine Tutarlılık Kodunu Çözme Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. How does self-consistency decoding pick a final answer from a language model?
   • Birçok akıl yürütme yolunu örnekleyin ve yanıt için çoğunluk oyu alın
   • Her adımda her zaman en olası tek jetonu seçin
   • Modeli tekrar tekrar kendi çıktılarına göre eğitin
   • Nesilden tüm rastgeleliği kaldırın
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. Kendi kendine tutarlılık hangi kod çözme yönteminin yerini alır?
   • Geri yayılım
   • Tokenleştirme
   • Tek bir zincirin açgözlü kodunun çözülmesi
   • Ağırlık nicelemesi
4. Nihai oylamada örneklenen her zincirin hangi kısmı gerçekten kullanılıyor?
   • Tam gerekçe metni
   • Üretilen jeton sayısı
   • Sıcaklık ayarı
   • Sadece son cevap
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. Kendi kendine tutarlılık hangi daha geniş kavramın erken bir örneğidir?
   • Model sıkıştırma
   • Çıkarım zamanı ölçeklendirmesi (daha iyi akıl yürütmek için ekstra bilgi işlem harcamak)
   • Eğitim sırasında veri artırma
   • Donanım hızlandırma
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