Bài kiểm tra tối ưu hóa Kahneman-Tversky

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. KTO yêu cầu loại dữ liệu nào?
   • Nhãn nhị phân mong muốn/không mong muốn trên các đầu ra riêng lẻ
   • Xếp hạng các cặp câu trả lời được chọn và bị từ chối
   • Chỉ văn bản không được gắn nhãn
   • Điểm thưởng bằng số từ 0 đến 100
2. KTO được lấy cảm hứng từ tác phẩm nào?
   • Thuyết tương đối của Einstein
   • Lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky
   • Sự tiến hóa của Darwin
   • Lý thuyết thông tin của Shannon
3. 'ác cảm mất mát' được sử dụng trong KTO là gì?
   • Tránh hoàn toàn bất kỳ chức năng mất mát nào
   • Từ chối tập luyện khi thua lỗ
   • Trừng phạt những kết quả không mong muốn một cách gay gắt hơn là khen thưởng những kết quả mong muốn
   • Làm cho tỷ lệ học tập tiêu cực
4. KTO có thể học từ loại phản hồi nào mà không cần so sánh theo cặp?
   • Only a ranked list of five outputs
   • Only a reference translation
   • Only a token-level grammar mask
   • A binary label indicating whether an individual output is desirable
5. Trong KTO, độ lệch được đo tương đối với cái gì?
   • Điểm tham chiếu hoặc mức thưởng cơ bản
   • Tổng số tham số
   • Nhiệt độ GPU
   • Kích thước từ vựng
6. What does the KTO reference point help define?
   • The number of transformer layers
   • Whether an output’s implicit reward is above or below a baseline
   • A fixed translation in another language
   • The model’s maximum context length
7. Does KTO’s use of binary desirability feedback prove it will outperform preference-pair methods?
   • Yes, binary feedback is always superior
   • Yes, it eliminates the need to train a model
   • No; performance depends on the model, data, and evaluation setting
   • No, because binary feedback cannot be used for language models
8. Which behavioral-economics framework motivates KTO?
   • Classical signal detection theory
   • Bayesian network structure learning
   • The efficient-market hypothesis
   • Kahneman and Tversky’s prospect theory