Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Вікторина «Дерево думок».

Тестує генерування думок, оцінку стану, пошук і відстеження, а також обмеження для конкретних завдань повідомлених результатів тестування.

Пов'язані напрямні шляхиДерево думок
Питання 1 з 8

Чим «Дерево думок» принципово відрізняється від підказок по ланцюжку думок?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Чим «Дерево думок» принципово відрізняється від підказок по ланцюжку думок?
    • Він досліджує кілька гілок міркувань і може повернутися назад
    • Він перенавчає модель на нових даних
    • Він усуває всі проміжні етапи міркування
    • Він працює лише для створення зображень
  2. З яких трьох компонентів складається система «Дерево думок»?
    • Токенізатор, ембеддер і декодер
    • Генератор думок, оцінювач стану та алгоритм пошуку
    • Кодер, головка уваги та softmax
    • Набір даних, оптимізатор і функція втрати
  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. Як система «Дерево думок» зазвичай оцінює часткові рішення?
    • За допомогою запиту до зовнішньої бази даних
    • Вимірюючи температуру GPU
    • Шляхом підрахунку кількості використаних жетонів
    • Запропонувавши моделі оцінити стани як певні, можливо чи неможливі
  5. Що вірно щодо впровадження Дерева думок на існуючу модель?
    • Це підказка та пошукова обгортка, а не перенавчання
    • Це вимагає перенавчання моделі з нуля
    • Він може працювати лише на спеціалізованому обладнанні
    • Він постійно змінює ваги моделі
  6. Яка пов’язана структура дозволяє об’єднувати шляхи міркування та повторно використовувати проміжні результати?
    • Лінійна регресія
    • Графік думок
    • Пакетна нормалізація
    • Обрізка по ширині пучка
  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