Düşünce Ağacı Muhakeme Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Düşünce Ağacı'nın düşünce zinciri yönlendirmesinden farkı nedir?
   • Tek bir doğrusal zincir yerine birden fazla dallanan akıl yürütme yolunu araştırır
   • Akıl yürütme adımlarını tamamen ortadan kaldırır
   • Yalnızca görüntü girişlerinde çalışır
   • Hiçbir dil modeli kullanmaz
2. Düşünce Ağacı'nda tek bir düğüm tipik olarak neyi temsil eder?
   • Yalnızca tam bir son cevap
   • Kısmi bir çözüm veya ara 'düşünce'
   • Bir kullanıcı sorgusu
   • Eğitimli bir ağırlık
3. Düşünce Ağacı'nda durum değerlendiricisinin rolü nedir?
   • Kullanıcının karşılaştığı son yanıtı yazar
   • Modelin hafızasını siler
   • Kısmi çözümlerin ne kadar umut verici olduğunu ve zayıf dalların budanabileceğini gösteriyor
   • Diller arasında çeviri yapar
4. Game of 24 değerlendirmesinde ToT, düşünce zincirini kabaca hangi sıçramayla önemli ölçüde geride bıraktı?
   • %90'dan %95'e kadar başarı
   • Hiçbir gelişme yok
   • %50'den %51'e kadar başarı
   • Yaklaşık %4'ten yaklaşık %74'e kadar başarı
5. Düşünce ağacında gezinmek için yaygın olarak hangi arama stratejileri kullanılıyor?
   • Önce genişlik, önce derinlik veya ışın araması
   • Sadece rastgele tahmin
   • Alfabetik sıralama
   • Piksellerde gradyan inişi
6. Düşünce Ağacı'nı kullanmanın temel maliyet dengesi nedir?
   • Zamandan tasarruf etmek için doğruluğu azaltır
   • Daha yüksek doğruluk karşılığında daha fazla çıkarım hesaplaması gerektirir
   • Bir modelin ötesinde hiçbir model çağrısına ihtiyaç duymaz
   • Yalnızca çevrimdışı çalışır
7. At one Tree-of-Thoughts node, what does the thought generator typically produce?
   • A final answer only, with no intermediate states
   • A new model checkpoint
   • Several candidate next thoughts that could extend the partial solution
   • A set of training labels for the prompt
8. What decision does the ToT search procedure make after candidate states are generated and scored?
   • Which tokenizer the model should use
   • Whether to change the model’s weights
   • How to label the original training corpus
   • Which branches to expand and which to prune or stop exploring