Deep Learning dan NLP

Dengan menggunakan Deep Learning, AI dapat

• Mengklasifikasi image (citra)

• Menjawab pertanyaan dalam bentuk teks

• Membangkitkan foto dari sketsa

• Semua jawaban (a), (b), (c) benar

Multimodal generative AI dapat secara otomatis membangkitkan 

• foto dari teks

• ucapan dari teks

• video dari teks

• Semua jawaban (a), (b), (c) benar 

Proses pelatihan model deep learning dengan dataset umumnya memerlukan GPU karena

• proses ini memerlukan memori yang besar

• proses ini memerlukan komputasi secara paralel

• proses ini memerlukan transfer data yang cepat

• 1. proses ini memerlukan komputasi secara serial

Perbedaan workflow pada machine learning dan deep learning, misalnya untuk tugas klasifikasi, adalah

• 1. Pada machine learning klasifikasi dilakukan secara manual (hand-coded), pada deep learning dilakukan secara otomatis

• Pada machine learning klasifikasi dilakukan secara otomatis, pada deep learning dilakukan secara manual

• Pada machine learning ekstraksi fitur dilakukan secara manual (hand-coded), pada deep learning ekstraksi fitur dan klasifikasi dilakukan secara otomatis dan merupakan bagian dari pembelajaran (learning)

• Pada deep learning ekstraksi fitur dilakukan secara manual (hand-coded), pada machine learning ekstraksi fitur dan klasifikasi dilakukan secara otomatis dan merupakan bagian dari pembelajaran (learning)

Manakah dari berikut ini yang bukan merupakan tugas utama NLP?

• 1. Text Classification

• 1. Image Recognition

• Named Entity Recognition

• Sentiment Analysis

Apa itu arsitektur Transformer, dan bagaimana kontribusinya terhadap model NLP?

• 1. Merupakan algoritma ekstraksi fitur

• Merupakan arsitektur jaringan saraf yang mengandalkan mekanisme perhatian, meningkatkan efisiensi tugas NLP

• 1. Merupakan sistem berbasis aturan untuk analisis semantik

• 1. Merupakan model berbasis pohon keputusan untuk pembuatan teks

Apa itu Large Language Models?

• LLM adalah sistem visi komputer canggih yang unggul dalam mengenali dan menganalisis pola dan fitur rumit dalam gambar dan video.

• LLM adalah kerangka pemrosesan bahasa alami tingkat lanjut yang menggunakan algoritma linguistik atau aturan-aturan untuk menghasilkan agen percakapan yang canggih.

• 1. LLM adalah model AI berbasis probabilistik yang dapat menghasilkan teks berkualitas manusia. LLM dilatih tentang kumpulan data teks dan kode yang sangat besar, dan dapat digunakan untuk banyak tugas, seperti menulis, menerjemahkan, dan membuat kode.

• 1. LLM adalah arsitektur jaringan syaraf tiruan yang dioptimalkan untuk melatih agen pembelajaran yang mampu menguasai tugas-tugas kompleks dalam robotika.