Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Вікторина "Вояджер" і "Бібліотека навичок агентів".

Перевіряє навички Voyager на основі коду, автоматичну навчальну програму, ітераційне самоналагодження, вбудовування пошуку та перенесення в нові світи.

Пов'язані напрямні шляхиВояджер і агенти бібліотеки навичок
Питання 1 з 8

Як Voyager покращує свої можливості з часом?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Як Voyager покращує свої можливості з часом?
    • Накопичуючи навички повторного використання коду в бібліотеці та створюючи їх
    • Оновлюючи вагові коефіцієнти нейронної мережі за допомогою градієнтного спуску
    • Завантаживши патчі з сервера
    • Запам'ятовуючи всю карту гри
  2. У якій формі представлені навички Вояджера?
    • Природничо-мовні реферати
    • Виконуваний код (JavaScript), який керує ігровим ботом
    • Статичні зображення гри
    • Необроблені ваги нейронної мережі
  3. Яка роль автоматичного навчального плану Voyager?
    • Оцінити граматику агента
    • Щоб стиснути бібліотеку навичок
    • Пропонувати дедалі складніші цілі, які максимізують дослідження
    • Перекласти гру на інші мови
  4. Як «Вояджер» отримує відповідну навичку, коли постає нове завдання?
    • Випадково вибирає будь-який збережений навик
    • Пропонуючи людині вибрати
    • Він ніколи не використовує навички повторно
    • Зіставляючи завдання з описом навичок за допомогою вбудовування
  5. Що робить ітеративний цикл підказок Voyager, коли згенерований код виходить з ладу?
    • Зчитує помилки та відгуки середовища та просить модель самостійно налагодити
    • Відмовляється від завдання назавжди
    • Перезапускає весь ігровий світ
    • Перемикається на іншу мовну модель
  6. Який результат продемонстрував цінність бібліотеки навичок Voyager?
    • Його навички взагалі не можна було використовувати повторно
    • Отримані навички перенесли в нові світи та прискорили виконання нових завдань
    • Він працював гірше, ніж агенти без бібліотеки
    • Він працював лише на одній фіксованій карті
  7. Does Voyager improve by fine-tuning GPT-4’s model weights after each Minecraft task?
    • Yes; it retrains GPT-4 after every failed command
    • Yes; it updates the game engine’s source code
    • No; it stores verified executable skills and retrieves them in context
    • No; it never retains any learned behavior
  8. What is stored with a Voyager skill to help retrieve it for a later task?
    • A gradient tensor for GPT-4
    • A screenshot with no task label
    • A Slurm job identifier
    • A natural-language description represented by an embedding