ملٹی ٹوکن پیشن گوئی ٹریننگ کوئز

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

1. In the cited Meta study, what architecture predicts several future tokens from a training position?
   • A mandatory separate complete language model for every word
   • Independent output heads above a shared transformer trunk
   • One head that can target only the preceding token
   • A larger vocabulary with no additional prediction targets
2. کس ماڈل نے خاص طور پر پہلے سے تربیت میں کثیر ٹوکن پیشن گوئی مقصد کا استعمال کیا؟
   • اصل Word2Vec
   • ایک تصوراتی تصویر کا درجہ بندی کرنے والا
   • ایک این گرام ماڈل
   • DeepSeek-V3
3. What additional supervision does multi-token training supply at a prefix position?
   • Loss terms for multiple future-token targets
   • Only a larger batch size with the same single target
   • A mandatory image-reconstruction target
   • No prediction loss at any position
4. How are auxiliary predictions used in the Meta paper’s self-speculative inference experiment?
   • They are accepted unconditionally without verification
   • They automatically retrain the model on every prompt
   • They propose tokens that are then checked by the decoding procedure
   • They encrypt every generated token
5. اگر آپ کو رفتار بڑھانے کی ضرورت نہیں ہے تو تربیت کے بعد معاون سربراہوں کا کیا ہوتا ہے؟
   • انہیں رہنا چاہیے اور ماڈل کا سائز دوگنا کرنا چاہیے۔
   • انہیں ضائع کیا جا سکتا ہے لہذا تعیناتی کا سائز تبدیل نہیں ہوتا ہے۔
   • وہ توجہ کی تہوں میں بدل جاتے ہیں۔
   • وہ ٹوکنائزر بن جاتے ہیں۔
6. Which evaluated task family showed notable gains in the Meta multi-token study?
   • Code generation benchmarks
   • A guarantee of perfect code compilation in every language
   • Only alphabetizing raw filenames
   • A required quantum-sensor prediction task
7. In a four-head offset design predicting from prefix position t, which token is the fourth head’s target?
   • The token at t−4
   • The token at t+1 for every head
   • Only the token at t itself
   • The token at t+4
8. What distinguishes DeepSeek-V3’s stated MTP architecture from the cited independent parallel-head implementation?
   • It predicts only tokens before the prefix
   • It requires every target to be an image pixel
   • Sequential auxiliary modules that preserve a causal chain across prediction depths
   • It removes the language-model output vocabulary