Koding dan Kecerdasan Artifisial

Apa itu LLM dalam konteks kecerdasan buatan?

• LLM adalah model bahasa besar dalam kecerdasan buatan.

• LLM adalah algoritma pengenalan wajah.

• LLM adalah jenis perangkat keras dalam komputer.

• LLM adalah sistem operasi untuk perangkat mobile.

Sebutkan dua contoh model LLM yang populer!

• XLNet

• RoBERTa

• Transformer-XL

• GPT-3, BERT

Jelaskan bagaimana LLM dapat digunakan dalam pemrosesan bahasa alami!

• LLM hanya menghasilkan teks tanpa analisis.

• LLM dapat digunakan untuk menganalisis, menghasilkan teks, memahami konteks, dan menjawab pertanyaan dalam pemrosesan bahasa alami.

• LLM hanya dapat digunakan untuk menerjemahkan bahasa.

• LLM tidak dapat memahami konteks dalam teks.

Apa perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning?

• Supervised learning uses labeled data, while unsupervised learning uses unlabeled data.

• Supervised learning does not require any data.

• Unsupervised learning uses only labeled data.

• Supervised learning is faster than unsupervised learning.

Sebutkan tiga algoritma pembelajaran mesin yang umum digunakan!

• Jaringan Syaraf Tiruan

• Regresi Logistik

• Algoritma Genetika

• Regresi Linier, Klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN), Pohon Keputusan

Apa itu overfitting dalam pembelajaran mesin?

• Overfitting adalah kondisi di mana model terlalu cocok dengan data pelatihan dan gagal generalisasi pada data baru.

• Overfitting adalah kondisi di mana model tidak terlatih dengan baik.

• Overfitting terjadi ketika model terlalu sederhana untuk data yang kompleks.

• Overfitting adalah saat model tidak belajar dari data pelatihan.

Jelaskan konsep 'training data' dalam konteks algoritma pembelajaran mesin!

• Training data adalah data yang digunakan untuk menguji algoritma pembelajaran mesin.

• Training data adalah data yang tidak relevan untuk algoritma pembelajaran mesin.

• Training data adalah data yang digunakan untuk menyimpan hasil akhir dari algoritma pembelajaran mesin.

• Training data adalah data yang digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin agar dapat mengenali pola dan membuat prediksi.

Apa yang dimaksud dengan etika kecerdasan buatan?

• Etika kecerdasan buatan adalah cara untuk meningkatkan keuntungan perusahaan.

• Etika kecerdasan buatan adalah panduan untuk mengurangi biaya produksi.

• Etika kecerdasan buatan adalah teknik untuk mempercepat proses pengolahan data.

• Etika kecerdasan buatan adalah prinsip yang mengatur pengembangan dan penggunaan teknologi AI.

Sebutkan dua isu etika yang sering dibahas dalam kecerdasan buatan!

• Bias algoritma dan privasi data.

• Keamanan siber dan pengembangan perangkat keras.

• Kepemilikan intelektual dan hak cipta.

• Transparansi algoritma dan efisiensi energi.

Mengapa penting untuk mempertimbangkan etika dalam pengembangan AI?

• Penting untuk memastikan penggunaan yang bertanggung jawab dan menghindari dampak negatif.

• Untuk mengurangi biaya pengembangan teknologi.

• Agar AI dapat beroperasi tanpa batasan.

• Untuk meningkatkan keuntungan perusahaan.