گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح
پراکسیمل پالیسی آپٹیمائزیشن کوئز
PPO کلپنگ، پالیسی تناسب، انعام کے ذرائع، KL جرمانے، ناقدین، فوائد، اور زبان کے ماڈل RLHF کی حدود کا جائزہ لیں۔ مفروضوں اور دائرہ کار کو چیک کریں۔
سوال 1 کی 8
PPO کی 'کلپنگ' بنیادی طور پر کس مسئلے کو حل کرتی ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- PPO کی 'کلپنگ' بنیادی طور پر کس مسئلے کو حل کرتی ہے؟
- حد سے زیادہ بڑی پالیسی اپ ڈیٹس جو تربیت کو غیر مستحکم کرتی ہیں۔
- سست ڈیٹا لوڈنگ
- الفاظ کے سائز کی حدود
- قیاس کے دوران میموری کا استعمال
- پی پی او کے ساتھ لینگویج ماڈل RLHF میں، انعام کا اشارہ عام طور پر کہاں سے آتا ہے؟
- ہر ٹوکن کی براہ راست انسانی اسکورنگ
- ایک تربیت یافتہ انعامی ماڈل
- اصلاح کار کی سیکھنے کی شرح
- الفاظ کا حجم
- پی پی او پر مبنی آر ایل ایچ ایف میں KL- ڈائیورجنس جرمانہ کیا کرتا ہے؟
- ٹوکن جنریشن کو تیز کرتا ہے۔
- انعامی ماڈل کی درستگی کو بڑھاتا ہے۔
- فائن ٹیونڈ ماڈل کو ریفرنس ماڈل سے بہت دور جانے سے روکتا ہے۔
- ویلیو نیٹ ورک کی ضرورت کو دور کرتا ہے۔
- پی پی او میں ویلیو (تنقید) نیٹ ورک کا کیا کردار ہے؟
- حتمی ٹیکسٹ آؤٹ پٹ تیار کرنے کے لیے
- تربیتی ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے
- انعام کے ماڈل کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کے لیے
- متوقع واپسی کا اندازہ لگانے کے لیے تاکہ فوائد کا حساب لگایا جا سکے۔
- PPO میں 'فائدہ' کس چیز کی نمائندگی کرتا ہے؟
- ایک کارروائی متوقع بیس لائن سے کتنی بہتر تھی۔
- ماڈل کی کل پیرامیٹر کی گنتی
- تراشنے کی حد
- KL پنالٹی گتانک
- What distinguishes GRPO from PPO in the DeepSeekMath paper?
- It removes all policy sampling and optimizes only supervised labels
- It estimates relative advantages from groups of sampled responses without a separate value critic
- It uses a trained reward model as a value network
- It guarantees zero policy drift after one update
- What probability ratio does PPO clip in its surrogate objective?
- The reward divided by the number of prompts
- The value estimate divided by the KL coefficient
- The new policy’s action probability divided by the old policy’s action probability
- The sequence length divided by batch size
- Why is PPO called an on-policy method in its standard form?
- It trains only on a static image dataset
- It never samples actions
- It updates only a reward model
- It collects trajectories using the current policy being optimized