प्रॉम्प्ट मूल्यांकन वर्कफ़्लो में 'ग्रेडर' (Grader) का उद्देश्य क्या है?	मॉडल के आउटपुट को लेना और उसे एक वस्तुनिष्ठ संकेत (objective signal) या स्कोर देना।
चर्चा किए गए तीन प्रकार के ग्रेडर्स कौन से हैं?	कोड-आधारित (Code-based), मॉडल-आधारित (Model-based), और मानव-आधारित (Human-based)।
कोड-आधारित ग्रेडर (Code-based grader) कैसे काम करता है?	यह मॉडल के आउटपुट को एक कस्टम कोड स्निपेट में फीड करता है जो प्रोग्रामेटिक जाँच (जैसे सिंटैक्स या लंबाई) करता है।
मॉडल-आधारित ग्रेडर (Model-based grader) की कार्यप्रणाली क्या है?	यह मूल मॉडल कॉल के आउटपुट को एक अतिरिक्त मॉडल (additional model) में फीड करता है ताकि वह प्रतिक्रिया का मूल्यांकन कर सके।
मानव-आधारित ग्रेडिंग (Human-based grading) का मुख्य नुकसान क्या है?	इसमें बहुत अधिक समय लगता है और यह एक थकाऊ (tedious) काम होता है।
ग्रेडिंग में आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला स्कोरिंग पैमाना क्या है?	1 से 10 के बीच का नंबर, जहाँ 10 उच्च गुणवत्ता (high quality) दर्शाता है और 1 निम्न गुणवत्ता (low quality) दर्शाता है।
मूल्यांकन मानदंड (Evaluation criteria) को शुरू में परिभाषित करना क्यों आवश्यक है?	यह तय करने के लिए कि प्रतिक्रिया के किन विशिष्ट पहलुओं (जैसे फॉर्मेट, सिंटैक्स, या कार्य पालन) पर ध्यान केंद्रित किया जाना है।
मॉडल-आधारित ग्रेडर के प्रॉम्प्ट में 'ताकत और कमजोरियों' (strengths and weaknesses) का उल्लेख क्यों किया जाना चाहिए?	यह मॉडल को अधिक ठोस और विशिष्ट स्कोर देने के लिए प्रेरित करता है, जिससे औसत स्कोर (जैसे 6) मिलने की संभावना कम हो जाती है।