LLM Sederhana

Apa itu Model Bahasa Besar (LLM)?

• Model Bahasa Besar (LLM) adalah bahasa pemrograman untuk pengembangan AI.

• Model Bahasa Besar (LLM) adalah basis data untuk menyimpan teks.

• Model Bahasa Besar (LLM) adalah model AI yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks yang mirip dengan manusia.

• Model Bahasa Besar (LLM) adalah jenis perangkat keras komputer.

Manakah di antara berikut ini yang merupakan arsitektur umum yang digunakan dalam LLM?

• Jaringan Syaraf Rekuren

• Transformer

• Support Vector Machine

• Jaringan Syaraf Konvolusional

Bagaimana LLM menghasilkan teks?

• LLM menghasilkan teks dengan menggunakan seperangkat respons yang telah ditulis sebelumnya.

• LLM membuat teks dengan menyalin kalimat yang ada dari internet.

• LLM menghasilkan teks dengan memprediksi kata berikutnya dalam urutan berdasarkan pola yang dipelajari dari data pelatihan.

• LLM menghasilkan teks dengan memilih kata secara acak dari kamus.

Apa aplikasi utama LLM dalam layanan pelanggan?

• Melakukan survei riset pasar.

• Automatisasi respons terhadap pertanyaan pelanggan.

• Memberikan dukungan teknis untuk masalah perangkat lunak.

• Mengelola akun media sosial.

Which of the following is NOT a feature of LLMs?

• Real-time data retrieval

• Image recognition capabilities

• Contextual understanding of text

• Real-time language translation

Apa yang dimaksud dengan 'pelatihan' dalam konteks LLM?

• Pelatihan mengacu pada proses mengajarkan LLM untuk memahami dan menghasilkan teks dengan menyesuaikan parameter mereka berdasarkan dataset besar.

• Pelatihan mengacu pada evaluasi LLM setelah diterapkan.

• Pelatihan adalah proses mengumpulkan umpan balik pengguna tentang LLM.

• Pelatihan melibatkan penerapan LLM dalam aplikasi dunia nyata.

Bagaimana LLM memahami konteks dalam sebuah percakapan?

• LLM hanya mengandalkan input pengguna tanpa analisis apapun.

• LLM memahami konteks dengan menganalisis pola kata, interaksi sebelumnya, dan menggunakan mekanisme perhatian.

• LLM memahami konteks dengan mengingat seluruh percakapan.

• LLM menggunakan pemilihan kata secara acak untuk menghasilkan respons.

Apa peran token dalam LLM?

• Token terutama digunakan untuk mengelola memori dalam LLM.

• Token digunakan untuk menyimpan data pengguna dalam LLM.

• Token adalah jenis perangkat keras yang digunakan dalam LLM.

• Token berfungsi sebagai blok bangunan dasar untuk memproses dan menghasilkan teks dalam LLM.

Which of the following is a limitation of LLMs?

• High accuracy in generated responses

• Consistent performance across all tasks

• Inaccuracy in generated responses

• Ability to understand context perfectly

Apa salah satu kekhawatiran etis terkait penggunaan LLM?

• Biaya komputasi yang tinggi

• Peningkatan privasi data

• Peningkatan keterlibatan pengguna

• Bias dalam konten yang dihasilkan