Spekülatif Kod Çözme Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Spekülatif kod çözme, büyük bir modelden üretim sürecini nasıl hızlandırır?
   • Küçük bir taslak model, büyük modelin paralel olarak doğruladığı birkaç jetonu tahmin eder
   • Modeli kalıcı olarak yarı boyutuna sıkıştırmak
   • Dikkat mekanizmasının kaldırılması
   • Modeli daha fazla veriyle eğitme
2. For a large model at low batch size, why can one-token autoregressive decoding be slow?
   • Each token requires internet access
   • Repeated reads of large model weights can make decoding memory-bandwidth bound
   • The model permanently stores a full copy of every possible output
   • The tokenizer performs the model’s matrix multiplications
3. In greedy speculative decoding, what happens at the first token where draft and target predictions disagree?
   • The whole conversation is thrown away and restarted from scratch
   • Taslak model derhal yeniden eğitilir
   • The matching prefix is kept, the target token is used at the mismatch, and later draft tokens are discarded
   • Çıktı kalitesi kalıcı olarak düşüyor
4. Under exact speculative sampling, how does the output distribution compare with sampling from the target model alone?
   • It is always lower quality but faster
   • It is identical only when the draft model is larger
   • It becomes deterministic regardless of target sampling
   • It is identical in distribution
5. Spekülatif kod çözmenin hızlanmasını en doğrudan ne belirler?
   • Taslak model tahminlerinin kabul oranı
   • GPU'nun rengi
   • Modelin adının uzunluğu
   • Günün zamanı
6. Medusa ve KARTAL'ın yaklaşım olarak ortak noktaları nelerdir?
   • Kuantum donanımı gerektirirler
   • Ayrı bir bağımsız taslak model ihtiyacını ortadan kaldırırlar
   • Hedef modeli silerler
   • Sadece görseller üzerinde çalışıyorlar
7. What should a serving team measure before claiming speculative decoding will speed up its workload?
   • Only the target model’s parameter count
   • Only whether the draft produces fluent text
   • Draft cost, target verification cost, accepted tokens and end-to-end latency under representative traffic
   • The number of tokenizer files
8. In exact speculative sampling, what happens when a proposed token is rejected?
   • The whole conversation is discarded
   • The target model is permanently changed
   • The rejected token is kept without verification
   • A correction step samples from the distribution needed to preserve the target model’s output distribution