WorksheetsCâu hỏi về AI và Học sâu
Total questions: 49
Worksheet time: 35mins
What letter does the PACE workflow begin with? (Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?)
P
A
C
E
Which of the following are common applications of deep learning? (Những ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học sâu?)
Image Recognition (Nhận dạng hình ảnh)
Software Development (Phát triển phần mềm)
Sorting Algorithms (Thuật toán phân loại)
Weather Forecasting (Dự báo thời tiết)
Which of the following are common applications of deep learning?
Image Recognition (Nhận dạng hình ảnh)
Demand Prediction (Dự đoán nhu cầu)
Sorting Algorithms (Thuật toán phân loại)
Weather Forecasting (Dự báo thời tiết)
What is the term for a neural network layer that reduces the spatial size of the representation to decrease the computational load and the number of parameters? (Thuật ngữ nào chỉ lớp trong mạng nơ-ron dùng để giảm kích thước dữ liệu nhằm giảm tính toán và số tham số?)
Pooling (Pooling)
Sampling (Lấy mẫu)
Activation (Kích hoạt)
Convolution (Tích chập)
Which of these is the best definition of “Generative AI”? (Đâu là định nghĩa đúng nhất về "AI Tạo sinh"?)
AI that can produce high quality content, such as text, images, and audio. (AI có thể tạo ra nội dung chất lượng cao, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh.)
Any web-based application that generates text. (Bất kỳ ứng dụng dựa trên web nào tạo ra văn bản.)
A form of web search. (Một dạng tìm kiếm trên web.)
Artificial intelligence systems that can map from an input A to an output B. (Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể ánh xạ từ đầu vào A đến đầu ra B.)
Which of these is the most accurate description of an LLM? (Đâu là mô tả chính xác nhất về một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)?)
It generates text by repeatedly predicting the next word. (Nó tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán từ tiếp theo.)
It generates text by repeatedly predicting words in random order. (Nó tạo ra văn bản bằng cách liên tục dự đoán các từ theo thứ tự ngẫu nhiên.)
It generates text by finding a writing partner to work with you. (Nó tạo ra văn bản bằng cách tìm một đối tác viết lách để làm việc cùng bạn.)
It generates text by using supervised learning to carry out web search. (Nó tạo ra văn bản bằng cách sử dụng học có giám sát để thực hiện tìm kiếm trên web.)
Why do we call AI a general purpose technology? (Tại sao chúng ta gọi AI là một công nghệ đa năng?)
Because it can chat. (Bởi vì nó có thể trò chuyện.)
Because it is useful for many different tasks. (Bởi vì nó hữu ích cho nhiều tác vụ khác nhau.)
Because it includes both supervised learning and generative AI. (Bởi vì nó bao gồm cả học có giám sát và AI tạo sinh.)
Because it can be accessed via the general web. (Bởi vì nó có thể được truy cập thông qua web.)
Token là gì trong ngữ cảnh của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)?
Một từ hoặc một phần của từ trong lời nhắc đầu vào hoặc đầu ra của LLM.
Một thiết bị vật lý hoặc mã kỹ thuật số để xác thực danh tính của người dùng.
Phần đầu ra của LLM chủ yếu mang giá trị tượng trưng hơn là thực chất (ví dụ: "tòa án đưa ra một khoản tiền phạt tượng trưng" hoặc "LLM tạo ra một đầu ra tượng trưng").
Một đơn vị tiền điện tử (như bitcoin hoặc các "token tiền điện tử" khác) mà bạn có thể sử dụng để thanh toán cho các dịch vụ LLM.
Một người bạn viết lời nhắc sau cho một LLM dựa trên web: "Hãy viết mô tả về sản phẩm thức ăn cho chó mới của chúng tôi." Đâu là những gợi ý hợp lý để cải thiện lời nhắc này?
Cung cấp cho LLM thêm ngữ cảnh về những điều thú vị hoặc độc đáo của sản phẩm để giúp nó tạo ra một mô tả tốt hơn.
Hướng dẫn về mục đích của mô tả (để dùng trong một bản ghi nhớ nội bộ của công ty, một trang web, một thông cáo báo chí?) để giúp nó sử dụng giọng điệu phù hợp.
Chỉ định độ dài mong muốn của mô tả.
Tất cả các câu trả lời khác.
Bạn đang xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng. Tại sao việc giám sát hiệu suất của hệ thống sau khi triển khai lại quan trọng?
Bạn muốn xây dựng một ứng dụng để trả lời các câu hỏi dựa trên thông tin tìm thấy trong email của mình. Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp nhất?
RAG, trong đó LLM được cung cấp ngữ cảnh bổ sung dựa trên việc truy xuất các email liên quan đến câu hỏi của bạn.
Tinh chỉnh một mô hình LLM trên email của bạn, theo đó chúng tôi lấy một mô hình LLM đã được đào tạo trước và đào tạo thêm trên email của bạn.
Nhắc lệnh (không có RAG), trong đó chúng tôi tinh chỉnh lặp đi lặp lại lời nhắc cho đến khi LLM đưa ra câu trả lời đúng.
Đào tạo trước một LLM trên email của bạn.
Bạn đang chuẩn bị một bài thuyết trình về công nghệ và nhờ một LLM giúp bạn tìm một câu trích dẫn truyền cảm hứng. Nó đưa ra câu này: "Và đó là ý nghĩa của máy tính đối với tôi. Máy tính đối với tôi là công cụ đáng chú ý nhất mà chúng ta từng phát minh ra, và nó tương đương với một chiếc xe đạp cho trí óc của chúng ta. -Steve Jobs" Bạn nên tiến hành như thế nào?
Bạn nên tiến hành làm gì sau đây?
Bởi vì LLM có thể tạo ra thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách nhắc LLM hỏi xem nó có thực sự chắc chắn Steve Jobs đã nói điều này không.
Bởi vì LLM tạo ra thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách tìm kiếm các nguồn khác (chẳng hạn như web) để xác minh xem Steve Jobs có thực sự nói điều này không.
Không sử dụng câu trích dẫn này vì LLM có thể tạo ra kết quả độc hại.
LLM đã học từ văn bản trên internet; vì vậy bạn có thể tin tưởng một cách an toàn rằng câu trích dẫn này được tìm thấy trên nhiều trang web và sử dụng nó trong bài thuyết trình của bạn.
Phát biểu nào sau đây về phát triển dựa trên lời nhắc là đúng?
Phát triển dựa trên lời nhắc nói chung nhanh hơn nhiều so với học có giám sát.
Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ được gắn nhãn.
Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ không được gắn nhãn (nghĩa là các bài đánh giá không có nhãn B để cho biết đó là cảm xúc tích cực hay tiêu cực).
Nếu bạn muốn phân loại các bài đánh giá là tích cực, trung tính, hoặc tiêu cực (3 đầu ra có thể) thì không có cách nào để viết một lời nhắc để làm như vậy: Một LLM chỉ có thể tạo ra 2 đầu ra.
Bạn đang làm việc với việc sử dụng LLM để tóm tắt các báo cáo nghiên cứu. Giả sử một báo cáo trung bình chứa khoảng 6.000 từ. Một LLM sẽ cần khoảng bao nhiêu token để xử lý 6.000 từ đầu vào? (Giả sử 1 token = 3/4 từ, hoặc tương đương, 1 từ ≈ 1.333 token).
8,000 tokens (about 6000 * 1.333)
4,500 tokens (6000 * 3/4)
6,000 tokens (6.000 token)
14,000 tokens (about 6000 * 1.333 + the original 6000 words)
Ý tưởng sử dụng LLM làm công cụ suy luận đề cập đến điều gì?
Điều này đề cập đến ý tưởng sử dụng LLM không phải như một nguồn thông tin, mà để xử lý thông tin (trong đó chúng tôi cung cấp cho nó ngữ cảnh cần thiết, thông qua các kỹ thuật như RAG).
Ý tưởng sử dụng LLM để chơi các trò chơi (như cờ vua) đòi hỏi suy luận phức tạp, nhưng kết quả đầu ra của nó là các nước đi trong trò chơi.
Công cụ suy luận là một thuật ngữ khác của RAG.
Điều này đề cập đến việc đào tạo trước một LLM trên rất nhiều văn bản để nó có được khả năng suy luận chung.
Bằng cách cung cấp các nguồn thông tin đáng tin cậy cho LLM thông qua RAG, chúng ta có thể giảm nguy cơ tạo ra thông tin sai lệch không?
An ecommerce company is building a software application to route emails to the right department (Apparel, Electronics, Home Appliances, etc.) It wants to do so with a small, 1 billion parameter model, and needs high accuracy. Which of these is an appropriate technique?
Fine-tune a 1 billion parameter model on around 1,000 examples of emails and the appropriate department.
Pretrain a 1 billion parameter model on around 1 billion examples of emails and the appropriate department.
Pretrain a 1 billion parameter model on around 1,000 examples of emails and the appropriate department.
Fine-tune a 1 billion parameter model on around 1 billion examples of emails and the appropriate department.
What is the relation between AI, tasks, and jobs?
Mối quan hệ giữa AI, tác vụ và công việc là gì?
Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc.
Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa các tác vụ chứ không phải công việc.
Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa công việc chứ không phải tác vụ.
Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa công việc chứ không phải tác vụ.
Một người nhắn một LLM như sau: "Vui lòng tóm tắt 10 tin bài hàng đầu sáng nay, mỗi tin 100 từ, theo cách phù hợp cho một bản tin." Lý do chính khiến điều này không có khả năng hoạt động là gì?
Do giới hạn kiến thức, LLM sẽ không có quyền truy cập vào các tin tức mới nhất.
Lời nhắc cần cung cấp thêm ngữ cảnh về loại bản tin (công nghệ, tin tức chung, v.v.).
Độ dài đầu ra bị giới hạn và 10 câu chuyện là quá nhiều.
Yêu cầu một danh sách 10 mục có nghĩa là chúng ta đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, điều mà LLM xử lý kém.
Thuật ngữ nào chỉ lớp trong mạng nơ-ron dùng để giảm kích thước dữ liệu nhằm giảm tính toán và số tham số?
pooling
subsampling
Loại mạng nơ-ron nào được sử dụng phổ biến nhất cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Mạng nơ-ron tích chập
Mạng nơ-ron hồi tiếp
K-điểm gần nhất
Cây quyết định
Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu mỏ trong bối cảnh các hệ thống AI?
Dữ liệu là dầu mỏ mới
Dữ liệu luôn đáng tin cậy
Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu mỏ trong bối cảnh các hệ thống AI?
Dữ liệu là dầu mỏ mới
Dữ liệu luôn đáng tin cậy
Dữ liệu không quan trọng trong AI
Quản lý dữ liệu là đơn giản
Thuật ngữ nào dùng để chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích?
Tiền xử lý
Cào dữ liệu
Trực quan hóa
Mô hình hóa
Thuật ngữ nào dùng để chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích? Please answer in all lowercase.
tiền xử lý
tranh cãi
Những thách thức nào sau đây liên quan đến việc thu thập và quản lý dữ liệu trong hệ thống AI?
Thiên lệch dữ liệu
Chất lượng dữ liệu
Dư thừa dữ liệu
Dư thừa dữ liệu
Bảo mật dữ liệu
Một yếu tố đạo đức quan trọng khi phát triển các hệ thống AI cho các ứng dụng thực tế là gì?
Đảm bảo tính minh bạch trong quy trình ra quyết định của AI.
Tối đa hóa khả năng kiếm lợi nhuận của AI.
Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI.
Ưu tiên tốc độ của AI thay vì độ chính xác.
Thuật ngữ nào chỉ khả năng của hệ thống AI ra quyết định mà không cần con người can thiệp?
Tự chủ
Quản lý
Phụ thuộc
Giám sát
Thuật ngữ nào chỉ khả năng của hệ thống AI ra quyết định mà không cần con người can thiệp? Please answer in all lowercase.
tự chủ
tự quản
Những phương pháp nào sau đây thúc đẩy sự đa dạng trong phát triển AI?
Sử dụng các tập dữ liệu đa dạng để huấn luyện mô hình AI.
Kết hợp nhiều góc nhìn văn hóa trong thiết kế AI.
Ứng dụng thực tế nào dưới đây là của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?
Tạo các bản dịch tự động cho sách
Thực hiện các phép toán toán học phức tạp một cách nhanh chóng
Thiết kế các thành phần phần cứng máy tính
Tạo ra các môi trường thực tế ảo
Thuật ngữ nào dùng để chỉ các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người?
chatbots
cơ sở dữ liệu
cảm biến
nhận dạng ảnh
Chọn tất cả các công nghệ AI được sử dụng trong ứng dụng nhận dạng hình ảnh.
Mạng nơ-ron tích chập
Cây quyết định
Mạng đối sinh
Máy vector hỗ trợ
K-láng giềng gần nhất
Thuật ngữ nào chỉ quá trình rút ra hiểu biết có ý nghĩa từ lượng lớn dữ liệu thô?
Phân tích
Xóa
Lưu trữ
Mã hóa
Trách nhiệm chính nào dưới đây của một chuyên gia dữ liệu?
Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu
Thực hiện phẫu thuật tim
Phát triển chiến lược marketing
Dạy các khóa học ngôn ngữ
Chọn những kỹ năng cần thiết cho một chuyên gia dữ liệu.
Phân tích thống kê
Trực quan hóa dữ liệu
Viết lách sáng tạo
Học máy
Kỹ năng nói trước công chúng
Chọn tất cả các phát biểu chính xác mô tả tác động của AI lên xã hội.
AI có thể duy trì các thiên kiến sẵn có trong dữ liệu huấn luyện.
Hệ thống AI luôn khách quan và không thiên vị.
AI có thể ảnh hưởng đến việc làm bằng cách tự động hóa một số công việc.
Phát triển AI không ảnh hưởng đến các vấn đề về quyền riêng tư.
AI có thể cải thiện hiệu quả trong nhiều ngành công nghiệp.
Yếu tố đạo đức nào dưới đây là quan trọng khi triển khai hệ thống AI?
Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm
Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá
Cho phép AI ra quyết định mà không cần giám sát của con người
Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI
Thuật ngữ chỉ hệ thống AI có thể tự học và thích nghi với tình huống mới mà không cần hướng dẫn cụ thể là gì? Vui lòng trả lời bằng chữ thường.
tự trị
thích nghi
tự học
Thuật ngữ nào chỉ nguyên tắc đạo đức yêu cầu AI không được gây hại cho con người?
không gây hại
Năng suất
hiệu quả
lợi nhuận
Những kỹ năng nào sau đây có nhu cầu cao đối với chuyên gia dữ liệu trong mọi ngành?
Phân tích thống kê
Quản lý thiết bị mạng
Trực quan hoá dữ liệu
Kiểm toán tài chính
Máy học
Yếu tố nào dưới đây có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của một mô hình AI?
Giá thành của phần cứng sử dụng.
Thời gian phát triển mô hình.
Chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện.
Địa điểm triển khai mô hình.
Trong bối cảnh AI, thuật ngữ nào chỉ khả năng của một mô hình để cải thiện hiệu suất của nó qua thời gian?
Học có giám sát (Supervised Learning)
Học sâu (Deep Learning)
Học máy (Machine Learning)
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Để phát triển một ứng dụng AI có thể nhận diện giọng nói, yếu tố nào là quan trọng nhất?
Chất lượng âm thanh đầu vào.
Thời gian xử lý của ứng dụng.
Giao diện người dùng.
Chi phí phát triển ứng dụng.
Yếu tố nào dưới đây là cần thiết để đảm bảo rằng một hệ thống AI hoạt động công bằng và không thiên lệch?
Chỉ tập trung vào hiệu suất của mô hình.
Giảm thiểu số lượng dữ liệu huấn luyện.
Chỉ sử dụng dữ liệu từ một nguồn duy nhất.
Đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng và đại diện.
Trong bối cảnh AI, thuật ngữ nào chỉ khả năng của một mô hình để tự động điều chỉnh và cải thiện dựa trên phản hồi từ người dùng?
Học tăng cường
Học có giám sát
Học sâu
Học không giám sát
Để phát triển một ứng dụng AI có khả năng phân tích cảm xúc từ văn bản, yếu tố nào là quan trọng nhất?
Giao diện người dùng.
Chi phí phát triển ứng dụng.
Thời gian xử lý của ứng dụng.
Chất lượng dữ liệu huấn luyện.
