دیکھو ڈیکوڈنگ کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. معیاری قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی سے نظر آنے والی ضابطہ کشائی میں کیا فرق ہے؟
   • اس کے لیے دو الگ الگ تربیت یافتہ ماڈلز کی ضرورت ہے۔
   • اس میں کوئی علیحدہ ڈرافٹ ماڈل استعمال نہیں کیا جاتا ہے - صرف خود ہدف ماڈل
   • یہ صرف ترجمہ کے کاموں کے لیے کام کرتا ہے۔
   • یہ ماڈل کو مستقل طور پر مقدار بخشتا ہے۔
2. کون سا عددی طریقہ نظر میں ضابطہ کشائی کو کم کرتا ہے؟
   • تدریجی نزول
   • فوئیر ٹرانسفارم
   • K کا مطلب کلسٹرنگ ہے۔
   • جیکوبی (فکسڈ پوائنٹ) تکرار
3. دو متوازی شاخیں کیا ہیں جو ہر قدم پر چلتی ہیں؟
   • ایک ٹریننگ برانچ اور ایک ٹیسٹنگ برانچ
   • ایک انکوڈر اور ایک ڈیکوڈر
   • ایک نظر آنے والی شاخ اور ایک تصدیقی شاخ
   • ایک ڈرافٹ ماڈل اور ایک ٹارگٹ ماڈل
4. 'این گرام پول' میں کیا ذخیرہ کیا جاتا ہے؟
   • متوازی تکرار کے دوران دیکھے جانے والے قابل عمل کثیر ٹوکن سلسلے
   • صارف کی چیٹ کی تاریخ
   • ماڈل وزن
   • توجہ کے ماسک
5. What supports correctness when lookahead decoding commits a guessed n-gram prefix?
   • Using the same model makes every unverified guess correct
   • Every candidate in the n-gram pool must be committed
   • Verification against the target's greedy predictions or an appropriate distribution-preserving sampling procedure
   • A larger window proves the generated statements are true
6. What resource tradeoff is important when deploying lookahead decoding on already busy hardware?
   • Candidate generation uses no compute or memory
   • Additional parallel work may offset the benefit of fewer sequential passes
   • Every larger window must lower wall-clock latency
   • The target weights are automatically compressed to zero size
7. Why should a lookahead candidate remain provisional until target verification?
   • Parallel iteration guesses can differ from the target's valid continuation
   • Every cached n-gram has already been proven correct by storage alone
   • The lookahead branch permanently changes the target weights
   • Verification is needed only to determine the output filename
8. Does a standard training-free lookahead iteration update the target model's learned weights?
   • Yes; each candidate applies a gradient update to every parameter
   • Yes; verified n-grams become a new training dataset immediately
   • Only the tokenizer's vocabulary is retrained at every step
   • No; it changes candidate token states and verifies outputs while keeping the model weights fixed