Quiz CAfE SMP "Pemanfaatan KA"

Apa yang dimaksud dengan Narrow AI?

• Kecerdasan Artifisial Terbatas, berfokus pada satu tugas spesifik.

• Kecerdasan Artifisial yang memiliki kesadaran seperti manusia.

• Kecerdasan Artifisial yang dapat melakukan multi-tugas terbatas.

• Kecerdasan Artifisial yang bisa menghasilkan teks dan gambar.

Karakteristik utama dari Weak AI adalah...

• Melakukan multi-tugas terbatas dan tidak memiliki kesadaran.

• Hanya fokus pada satu tugas saja.

• Memiliki kesadaran penuh seperti manusia.

• Menulis cerita dan membuat gambar secara otomatis.

Apa definisi dari KA Generatif (GenAI)?

• KA yang dapat menghasilkan teks, gambar, suara, atau video.

• KA yang berfungsi sebagai penerjemah bahasa.

• KA yang hanya bisa memahami perintah suara.

• KA yang hanya bisa mengidentifikasi objek dalam gambar.

Bagaimana cara kerja utama KA Generatif?

• Memahami bahasa manusia.

• Belajar dari data besar dan menggunakan perintah (prompt) untuk menghasilkan konten.

• Hanya bisa merespons pertanyaan sederhana.

• Mengumpulkan informasi dari internet secara real-time.

Dua teknologi pendukung utama KA Generatif adalah....

• NLP dan LLM.

• Hanya Chatbot.

• Sistem Operasi dan Perangkat Keras.

• Basis Data dan Spreadsheet.

Apa yang dimaksud dengan "Prompt" dalam konteks KA Generatif?

• Teks atau perintah untuk memandu KA merespons.

• Hasil akhir yang diberikan oleh KA.

• Algoritma inti yang digunakan oleh KA.

• Jenis model KA yang digunakan.

Berikut ini adalah jenis-jenis Prompt dalam KA Generatif, kecuali...

• Zero-Shot

• One-Shot

• Few-Shot

• Contextual Prompt

Salah satu etika penting dalam penulisan Prompt adalah...

• Hormati hak cipta.

• Memasukkan informasi pribadi sebanyak mungkin.

• Menggunakan prompt yang bias untuk mendapatkan hasil tertentu.

• Membuat prompt yang ambigu untuk melihat berbagai respons.

Contoh kualitas data yang buruk adalah...

• Data yang kabur atau buram.

• Data yang memiliki resolusi tinggi.

• Data yang sudah melalui proses augmentasi.

• Data yang sudah melalui proses normalisasi.

Mengapa kualitas data sangat penting dalam KA Generatif?

• Agar KA dapat menghasilkan konten yang akurat dan relevan.

• Agar penggunaan memori KA lebih sedikit.

• Agar waktu pelatihan KA lebih cepat.

• Agar KA tidak memerlukan prompt dari pengguna.