Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Düşünce Ağacı Testi

Düşünce oluşturmayı, durum değerlendirmesini, aramayı ve geri izlemeyi ve ayrıca bildirilen kıyaslama sonuçlarının göreve özgü sınırlarını test eder.

İlgili kılavuz yollarıDüşünce Ağacı
Soru 1 arasında 8

Düşünce Ağacının düşünce zinciri yönlendirmesinden temel olarak farkı nedir?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Düşünce Ağacının düşünce zinciri yönlendirmesinden temel olarak farkı nedir?
    • Birden fazla akıl yürütme dalını araştırır ve geriye doğru izleyebilir
    • Modeli yeni verilerle yeniden eğitir
    • Tüm ara akıl yürütme adımlarını ortadan kaldırır
    • Yalnızca görüntü oluşturmak için çalışır
  2. Hangi üç bileşen Düşünce Ağacı sistemini oluşturur?
    • Tokenizer, yerleştirici ve kod çözücü
    • Düşünce oluşturucu, durum değerlendirici ve arama algoritması
    • Kodlayıcı, dikkat başlığı ve softmax
    • Veri kümesi, optimize edici ve kayıp işlevi
  3. In the original Tree of Thoughts Game of 24 experiment, what result did breadth-five search report for its selected test set?
    • 100% success on every possible puzzle
    • 74% for every model and search budget
    • 74% success for GPT-4 with ToT, versus 4% for a single chain-of-thought baseline
    • 4% for ToT and 74% for chain-of-thought
  4. Düşünce Ağacı sistemi genellikle kısmi çözümleri nasıl değerlendirir?
    • Harici bir veritabanını sorgulayarak
    • GPU sıcaklığını ölçerek
    • Kullanılan jeton sayısını sayarak
    • Modelin durumları kesin, belki veya imkansız olarak derecelendirmesini sağlayarak
  5. Düşünce Ağacını mevcut bir modele uygulama konusunda hangisi doğrudur?
    • Bu, yeniden eğitim değil, yönlendirme ve arama sarmalayıcısıdır
    • Modelin sıfırdan yeniden eğitilmesini gerektirir
    • Yalnızca özel donanım üzerinde çalışabilir
    • Modelin ağırlıklarını kalıcı olarak değiştirir
  6. Hangi ilgili çerçeve muhakeme yollarının ara sonuçları birleştirmesine ve yeniden kullanmasına izin verir?
    • Doğrusal regresyon
    • Düşünce Grafiği
    • Toplu normalleştirme
    • Işın genişliği budama
  7. Which components are commonly specified in a Tree of Thoughts setup?
    • A new tokenizer, an optimizer, and a training corpus
    • A database, a browser, and a GPU driver
    • Thought proposals, an intermediate-state evaluator, and a search procedure
    • A label encoder, a loss scaler, and a checkpoint
  8. Why can Tree of Thoughts increase inference cost?
    • It always retrains the base model
    • It requires a separate model for every token
    • It eliminates all model calls after the first thought
    • It may generate and evaluate multiple candidate states across search steps