IT10_Tiết 9+10_ Kỹ thuật kiến tạo nâng cao

Open Ended

Để thực hiện chiến dịch truyền thông online cho một sản phẩm 'bình nước thông minh' do học sinh trong trường sáng chế. Em sẽ sử dụng những công cụ nào để thiết kế?

Open Ended

Workflow AI là gì?

Open Ended

Hình 1, hệ thống AI làm được gì?

Hình 2, Hệ thống đã làm thêm được gì so với hình 1?

Open Ended

Con mong muốn được tìm hiểu những nội dung gì trong bài học hôm nay?

Open Ended

Tại sao cùng là AI nhưng kết quả ở hình 2 lại chi tiết và chính xác hơn hình 1?

Open Ended

Quá trình huấn luyện bổ sung, thêm dữ liệu/hướng dẫn mới cho AI để cải thiện kết quả được gọi là gì?

Open Ended

Nếu muốn AI từ chỉ “nhận diện mặt” (hình 1) sang “điểm danh HS lớp 10A” (hình 2), ta cần làm những bước nào?

Multiple Choice

Mục tiêu chính của việc tinh chỉnh (fine-tuning) một mô hình công nghệ AI mới nổi là gì?

• Thay thế hoàn toàn mô hình AI gốc bằng một mô hình mới.

• Giảm kích thước của mô hình AI để tiết kiệm tài nguyên.

• Cải thiện hiệu suất của mô hình cho một nhiệm vụ cụ thể.

• Làm cho mô hình AI trở nên đa năng, có thể giải quyết mọi nhiệm vụ.

Multiple Choice

Quá trình huấn luyện bổ sung, thêm dữ liệu hoặc hướng dẫn mới cho một mô hình AI đã tồn tại để cải thiện hiệu suất cho một nhiệm vụ cụ thể được gọi là gì?

• Huấn luyện từ đầu (Train from scratch)

• Tinh chỉnh (Fine-tuning)

• Khởi tạo mô hình (Model initialization)

• Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality reduction)

Multiple Choice

Đâu là khái niệm đúng về Fine - Tune?

• là quá trình điều chỉnh một mô hình AI đã được huấn luyện sẵn bằng cách bổ sung dữ liệu hoặc hướng dẫn cụ thể, nhằm cải thiện hiệu suất cho một nhiệm vụ riêng biệt.

• Fine-tuning là tạo một mô hình AI mới hoàn toàn từ đầu mà không sử dụng mô hình gốc.

• Fine-tuning là chỉ thay đổi cách viết prompt khi sử dụng AI, không cần huấn luyện thêm mô hình.

Multiple Choice

Chỉ ra các bước cơ bản tinh chỉnh AI?

• Chọn mô hình gốc -> Chuẩn bị dữ liệu bổ sung-> Huấn luyện thêm với dữ liệu -> Đánh giá so sánh kết quảv

• Chuẩn bị dữ liệu bổ sung-> Huấn luyện thêm với dữ liệu -> Đánh giá so sánh kết quả -> Chọn mô hình gốc

• Chuẩn bị dữ liệu bổ sung-> Chọn mô hình gốc ->Huấn luyện thêm với dữ liệu -> Đánh giá so sánh kết quả

• Huấn luyện thêm với dữ liệu -> Chọn mô hình gốc -> Chuẩn bị dữ liệu bổ sung-> Đánh giá so sánh kết quảv

Multiple Choice

Một nhóm học sinh đã thiết kế workflow cho hệ thống xe buýt quét Face AI nhưng lại quên thêm bước xử lý dữ liệu GPS. Hệ quả có thể là gì?

• Hệ thống không nhận diện được khuôn mặt học sinh.

   

• Agent không phản hồi được prompt.

   

• Mất toàn bộ dữ liệu điểm danh.

   

• Không xác định được học sinh đang ở xe buýt nào.