ریاضی کے استدلال کوئز کے لیے عمل کی نگرانی

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

1. Where does process supervision provide feedback compared with outcome supervision?
   • Only at the physical GPU temperature
   • At intermediate reasoning steps rather than only the final result
   • Only at the document filename
   • Only at an increased vocabulary size
2. صرف نتائج کی نگرانی ریاضی کے مسائل کے لیے گمراہ کن کیوں ہو سکتی ہے؟
   • یہ حساب کرنے میں بہت سست ہے۔
   • یہ اعشاریہ کو سنبھال نہیں سکتا
   • اسے ہر مسئلے کے لیے انسانی گریڈرز کی ضرورت ہوتی ہے۔
   • ایک ماڈل ناقص اقدامات کے ذریعے صحیح جواب تک پہنچ سکتا ہے جو منسوخ ہونے سے ہوتا ہے۔
3. OpenAI نے 'آئیے مرحلہ وار تصدیق کریں' کے ساتھ کیا کام کیا؟
   • PRM800K، ~800,000 سٹیپ لیول لیبلز کا ڈیٹا سیٹ
   • ایک نیا GPU فن تعمیر
   • GSM8K ٹیسٹ سیٹ
   • شطرنج کا انجن
4. In best-of-N math selection with a process reward model, what does the verifier do?
   • Guarantees that a correct candidate was generated
   • Changes every tokenizer token into a proof axiom
   • Scores generated candidate solutions under the chosen aggregation rule
   • Replaces the original problem with a translation
5. کون سا نقطہ نظر مہنگے انسانی قدم لیبل کی ضرورت کو کم کرتا ہے؟
   • انعامی ماڈل کو مکمل طور پر غیر فعال کرنا
   • مونٹی کارلو رول آؤٹ جو ہر قدم کی قدر کا خود بخود اندازہ لگاتے ہیں (جیسے، Math-Shepherd)
   • صرف حتمی جواب کا استعمال کرتے ہوئے
   • مزید زبانوں کی تربیت
6. What can low step-level verifier scores usefully indicate to someone reviewing a solution?
   • Steps that merit closer inspection
   • An infallible location of the first actual error
   • A mathematical proof that all other steps are correct
   • The exact temperature used to sample every token
7. For step scores 0.9 and 0.8, what is the solution score under a product aggregation rule?
   • 0.8
   • 0.85
   • 1.7
   • 0.72
8. Which data-selection strategy did Let’s Verify Step by Step study to improve labeling efficiency?
   • Choosing examples only by alphabetical filename order
   • Removing every incorrect-answer candidate from the labeling pool
   • Active learning that selected informative candidate solutions
   • Using an unlabeled test answer as the final human label