Font size
WorksheetsGroup 1. Chọn câu (35 câu) - CDR 1.1 - DE
Total questions: 100
Worksheet time: 55mins
Trong số các lựa chọn sau, tác động tiềm năng nào của AI đối với thị trường lao động?
Mất việc làm (Job displacement)
Gia tăng lao động thủ công (Increased manual labor)
Sự suy giảm năng suất (Decreased productivity)
Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ (Reduction in technology reliance)
Yếu tố chính nào là cần thiết để kích hoạt nhận diện giọng nói trong các loa thông minh?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
Mã hóa dữ liệu (Data Encryption)
Đơn vị xử lý đồ họa (Graphical Processing Unit - GPU)
Công nghệ Blockchain (Blockchain Technology)
Nguyên tắc giao tiếp nào là hiệu quả nhất trong việc đảm bảo sự rõ ràng trong một cuộc họp dự án dữ liệu?
Lắng nghe chủ động (Active listening)
Nói nhanh (Rapid speaking)
Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật (Using technical jargon)
Thuyết trình độc thoại (Monologue presentations)
Chiến lược nào sau đây là hiệu quả nhất để khởi động các dự án AI trong một công ty?
Thiết lập một nhóm nhiệm vụ AI để giám sát sáng kiến
Bắt đầu với một dự án thí điểm để chứng minh khả năng của AI
Ngay lập tức tích hợp AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm
Chỉ dựa vào các tư vấn viên AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI
Học máy là gì?
Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.
Một loại phần cứng máy tính được sử dụng để tính toán nhanh hơn.
Một ngôn ngữ lập trình được sử dụng để phát triển ứng dụng web.
Một phương pháp để nhập dữ liệu thủ công vào hệ thống máy tính.
Trong một đội ngũ AI, ai là người chủ yếu chịu trách nhiệm chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành các yêu cầu kỹ thuật và đảm bảo rằng giải pháp AI phù hợp với các mục tiêu kinh doanh?
Quản lý sản phẩm (Product Manager)
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Kỹ sư phần mềm (Software Engineer)
Nhà thiết kế UX (UX Designer)
Vai trò nào trong một đội ngũ AI chịu trách nhiệm duy trì tính toàn vẹn của các tập dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu?
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Quản lý sản phẩm (Product Manager)
Which of the following is a key step in applying the AI Transformation Playbook to guide a company in becoming proficient in AI?
Identifying and prioritizing AI opportunities within the company
Focusing solely on increasing the company’s social media presence
Developing a new line of consumer products
Reducing the number of employees to cut costs
Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là:
Cải thiện khả năng tiếp cận giáo dục và chăm sóc sức khỏe
Tăng cường tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch
Giảm kết nối internet
Giới hạn việc làm
Trong các tình huống sau, tình huống nào được coi là một thất bại của học máy do hiện tượng overfitting?
Một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa thấy.
Một mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao.
Một mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho một vấn đề phi tuyến.
Một mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện.
Thuật ngữ nào chỉ lỗi do độ thiên lệch xảy ra khi một mô hình quá đơn giản, chẳng hạn như giả định tính tuyến tính khi dữ liệu phức tạp hơn?
Chưa khớp (underfitting)
Quá khớp (overfitting)
Độ lệch cao (High variance)
Sự tiêu biến của Gradient (Gradient vanishing)
Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?
Xác định phạm vi và mục tiêu của dự án
Thu thập và phân tích dữ liệu
Triển khai mô hình cuối cùng
Đánh giá hiệu suất của mô hình
Trong quy trình PACE, thuật ngữ nào được sử dụng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết từ dữ liệu?
Phân tích (Analysis)
Cào dữ liệu (Crawling)
Xử lý (Processing)
Trong một từ, điều gì là cần thiết để đảm bảo rằng tất cả các thành viên trong nhóm đều đồng nhất và hiểu rõ vai trò của họ trong một dự án?
Rõ ràng (Clarity)
Hỗn loạn (Chaos)
Im lặng (Silence)
Nhầm lẫn (Confusion)
What is one key way that effective communication drives the PACE workflow?
Establishes clear project goals
Creates more work for team members
Reduces the need for meetings
Eliminates task redundancy
Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu?
không gây tổn hại (nonmaleficence)
sự cẩu thả (negligence)
sự khai thác (exploitation)
sự thiên vị (bias)
Kỹ năng kỹ thuật nào thường được liên kết nhất với phân tích dữ liệu trong nhiều nghề nghiệp?
Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization)
Quản lý dự án (Project management)
Nói trước công chúng (Public speaking)
Quản lý thời gian (Time management)
Thuật ngữ một từ nào mô tả khả năng chiến lược để ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực nghề nghiệp dữ liệu?
Thuyết phục (Persuasion)
Lập trình (Coding)
Lưu trữ (Storage)
Phân tích (Analysis)
Trong học có giám sát, thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình?
Huấn luyện (Training)
Kiểm thử (Testing)
Điều chỉnh (Tuning)
Chuẩn bị (Preparing)
Which of the following resources is most essential to prepare for a job interview?
Researching the company
Practicing sports
Watching movies
Reading novels
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào các hệ thống AI là gì?
Các cuộc tấn công đối kháng thao túng dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối kháng được thiết kế để nâng cao độ chính xác của mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI.
Các cuộc tấn công đối kháng luôn cần sự can thiệp của con người để thành công.
Khi trình bày các phát hiện chính cho một khán giả, yếu tố nào sau đây là quan trọng nhất cần bao gồm?
Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn về các phát hiện
Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có ngữ cảnh
Yếu tố nào là quan trọng để giao tiếp hiệu quả về sự chuyển đổi AI trong một công ty?
Hiểu rõ các khái niệm về AI
Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan
Tập trung chỉ vào các chi tiết kỹ thuật
Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài
Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là:
cung cấp một phương pháp có cấu trúc cho việc giải quyết vấn đề và thực hiện dự án
hình dung dữ liệu bằng cách sử dụng đồ họa tiên tiến
tự động thu thập dữ liệu từ các nguồn web
phát triển ứng dụng di động cho phân tích dữ liệu
Chữ cái nào bắt đầu quy trình PACE?
P
A
C
E
Loại mạng nơ-ron nào thường được sử dụng nhất cho các tác vụ nhận diện hình ảnh?
Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks)
Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks)
K-điểm gần nhất (K-Nearest Neighbors)
Cây quyết định (Decision Trees)
Dữ liệu thường được so sánh với dầu trong bối cảnh của các hệ thống AI vì:
nó là một nguồn tài nguyên quý giá cung cấp năng lượng cho các hệ thống AI
nó là một chất lỏng có thể dễ dàng vận chuyển
nó được sử dụng làm nhiên liệu cho các máy móc
nó là một sản phẩm phụ của các quy trình công nghiệp
Dữ liệu là dầu mỏ mới (Data is the new oil)
Dữ liệu luôn đáng tin cậy (Data is always reliable)
Dữ liệu không quan trọng trong AI (Data is insignificant in AI)
Quản lý dữ liệu là đơn giản (Data management is straightforward)
What is a significant ethical consideration when developing AI systems for real-world applications?
Ensuring transparency in AI decision-making processes.
Maximizing AI's profit-making abilities.
Focusing solely on technical performance of AI.
Prioritizing AI's speed over accuracy.
Ứng dụng nào sau đây là một ứng dụng thực tế của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?
Tạo ra các bản dịch ngôn ngữ 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 một từ cho các công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người là gì?
chatbots
cơ sở dữ liệu
cảm biến
nhận diện hình ảnh
Trách nhiệm chính của một chuyên gia dữ liệu là gì?
Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu
Thực hiện phẫu thuật tim
Phát triển chiến lược tiếp thị
Giảng dạy các khóa học ngôn ngữ
Which of the following is a key ethical consideration when implementing AI systems?
Ensuring transparency in AI decision-making processes
Maximizing AI's profit-making abilities
Focusing solely on technical performance of AI
Prioritizing AI's speed over accuracy
What is Artificial General Intelligence (AGI)?
A type of AI focused on performing specific tasks.
A form of AI that has the ability to understand and learn any intellectual task that a human can.
An AI system that operates without human intervention.
A computer program designed to simulate human conversation.
Trách nhiệm chính của người quản lý dữ liệu trong bối cảnh của các chuyên gia phân tích dữ liệu là gì?
Xác định các quy định về quyền riêng tư dữ liệu áp dụng cho phân tích.
Giảm thiểu các mối quan tâm về đạo đức để nâng cao việc thu thập dữ liệu.
Ưu tiên việc kiếm tiền từ dữ liệu hơn các cân nhắc về đạo đức.
Bỏ qua sự đồng ý của người dùng nếu dữ liệu đã được ẩn danh.
Chọn các yếu tố chính tạo ra giá trị kinh doanh có thể được cải thiện thông qua tự động hóa AI.
Cải thiện độ chính xác trong phân tích dữ liệu
Tăng thời gian cho nghiên cứu thị trường
Giảm tương tác với khách hàng thông qua chatbot
Mục tiêu chính mà các doanh nghiệp hướng tới khi tự động hóa các nhiệm vụ là gì?
Đối tác (Partner)
Năng suất (Productivity)
Lưu động (Mobility)
Khách hàng (Customer)
Những giải pháp nào được đề xuất để chống lại sự thay thế công việc do AI?
Không cần làm gì cả
Các chương trình học tập suốt đời
Tăng thuế đối với các công ty AI
Không cần quan tâm đến AI
Chọn các quy trình liên quan đến việc phát triển sản phẩm AI như loa thông minh.
Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Phát triển phần mềm (Software development)
Thiết kế giao diện người dùng (UI Design)
Phân tích yêu cầu (Requirement analysis)
Trong một từ, hạn chế lớn của AI liên quan đến khả năng ra quyết định của nó là gì?
Thiên lệch (Bias)
Dữ liệu (Data)
Mô hình (Model)
Phần mềm (Software)
Thuật ngữ nào chỉ phương pháp hệ thống mà các công ty AI sử dụng để cải thiện quy trình và kết quả của họ?
Tối ưu hóa (Optimization)
Đánh giá (Evaluation)
Tối thiểu hóa (Minimization)
Tối đa hóa (Maximization)
Thuật ngữ nào chỉ các video được tạo ra bởi AI khiến mọi người xuất hiện như thể họ đã nói hoặc làm những điều mà họ chưa bao giờ làm?
Deepfake
Tin giả
Thông tin sai lệch
Media tổng hợp
Chọn tất cả các tác động tiêu cực tiềm tàng của deepfake đối với xã hội.
Tăng cường niềm tin của công chúng vào truyền thông
Thúc đẩy các hoạt động tội phạm bằng cách giả mạo cá nhân
Tạo nền tảng cho các cuộc họp ảo
Cải thiện hệ thống nhận diện giọng nói
Những ứng dụng nào sau đây là ứng dụng phổ biến của học sâu?
Nhận dạng hình ảnh (Image Recognition)
Phát triển phần mềm (Software Development)
Thuật toán phân loại (Sorting Algorithms)
Dự báo thời tiết (Weather Forecasting)
Thuật ngữ nào chỉ một lớp mạng nơ-ron giảm kích thước không gian của đại diện để giảm tải tính toán và số lượng tham số?
Pooling (Lấy mẫu)
Sampling (Lấy mẫu)
Activation (Kích hoạt)
Convolution (Tích chập)
Thuật ngữ nào chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích?
Tiền xử lý (Preprocessing)
Cào dữ liệu (Crawling)
Trực quan hóa (Visualization)
Mô hình hóa (Modeling)
Thuật ngữ nào chỉ khả năng của các hệ thống AI trong việc đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người?
Tự chủ (Autonomy)
Quản lý (Governance)
Phụ thuộc (Dependence)
Thuật ngữ nào được sử dụng để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ các tập dữ liệu thô lớn?
Phân tích
Loại bỏ
Lưu trữ
Mã hóa
Khái niệm nào chỉ nguyên tắc đạo đức rằng AI không được gây hại cho con người?
Không gây hại
Năng suất
Hiệu quả
Lợi nhuận
Thuật ngữ nào chỉ việc đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng của nó?
Data Lake
Độ tin cậy của dữ liệu
Khối lượng dữ liệu
Bảo mật dữ liệu
Select the practice that reflect data stewardship priorities in analytics.
Implementing encryption techniques to protect data
Regularly deleting data access logs
Sorting Algorithms
Assuming data from trusted sources needs no validation
In the context of AI and machine learning projects, what is the term for adjusting model parameters to improve performance?
Tuning
Evaluation
Initialization
Validation
What is the key AI component used in self-driving cars to perceive the environment and objects?
Mirror (Lidar)
radar (Radar)
Sonar (sóng siêu âm)
GPS (định vị GPS)
In the context of data project communication, what is the term for a visual representation of data?
Chart (biểu đồ)
Graph (đồ thị)
Table (bảng)
Report (báo cáo)
What is the term for a small-scale project used to test and demonstrate the potential of AI within a company?
Pilot (dự án thử nghiệm)
Prototype (nguyên mẫu)
Demo (bản thử nghiệm)
Mockup (mô hình giả lập)
Select all strategies that are effective for developing AI projects within a company.
Forming AI learning groups to share knowledge
Starting with complex projects to challenge the team
Encouraging cross-departmental collaboration on AI initiatives
Investing heavily in AI technology before having a clear application plan
What is the term used for a computer system modeled on the human brain, consisting of layers of interconnected nodes?
What is the term used to describe a small-scale AI project used to test the viability and impact of AI solutions before full-scale deployment?
Pilot (dự án thử nghiệm)
Prototype (nguyên mẫu)
Simulation (mô phỏng)
Draft (bản nháp)
What single word describes the type of leadership crucial for integrating AI in developing economies?
Visionary (tầm nhìn)
Innovative (sáng tạo)
Collaborative (hợp tác)
Authoritative (độc đoán)
What are significant impacts of AI on various industries?
Automation of repetitive tasks (Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại)
Enhance Productivity (Tăng năng suất làm việc)
Creation of biased algorithms (Tạo ra các thuật toán thiên lệch)
Increased dependence on manual labor (Tăng sự phụ thuộc vào lao động thủ công)
Which of the following is a key step in the workflow of AI, machine learning, and data science projects?
Data Visualization (Trực quan hóa dữ liệu)
Model Training (Huấn luyện mô hình)
Data Backup (Sao lưu dữ liệu)
Resource Allocation (Phân bổ tài nguyên)
An essential factor to consider when deciding between building an AI solution in-house or buying an existing solution is:
The availability of internal expertise
The color scheme of the user interface
The number of employees in the company
The location of the vendor
What is the necessary factor to evaluate an AI project to decide whether to build in-house or buy an existing solution?
Cost of development versus purchase price (Chi phí phát triển so với giá mua)
Number of employees in the company (Số lượng nhân viên trong công ty)
Popularity of the technology in the media (Sự phổ biến của công nghệ trong truyền thông)
Color of the company's branding (Màu sắc thương hiệu của công ty)
What is the term for assessing the potential impacts of AI on ethical and societal norms?
Ethics (Đạo đức)
Effective (Hiệu quả)
Efficiency (Hiệu quả)
Performance (Hiệu suất)
What is the primary industry that employs data professionals for data analysis and management?
Technology (công nghệ)
F&B (Đồ ăn & nước uống)
Agriculture (nông nghiệp)
Entertainment (giải trí)
Which of the following types of organizations most commonly employ data professionals?
Technology companies (Các công ty công nghệ)
Grocery stores (Cửa hàng tạp hóa)
Cafes (Quán cà phê)
Construction firms (Công ty xây dựng)
Name a machine learning library that starts with 's'. (Nêu tên một thư viện học máy bắt đầu bằng chữ 's'.)
Scikit-learn (Scikit-learn)
Pytorch (Pytorch)
Pandas (pandas)
Tensorflow (tensorflow)
Which of the following is a popular open-source library used for deep learning projects?
(a)
What is a common pitfall in AI projects that can severely impact the timeline and budget?
Inadequate data quality
Overestimating algorithm complexity
Using open-source tools
Hiring a diverse team
What term is used to describe the challenge of having too much data to process effectively in AI projects?
Overload (Quá tải)
Data insufficient (Không đủ)
Underfitting (Chưa khớp)
Encryption (Mã hóa)
What is the acronym for the field of study focused on giving computers the ability to understand text and spoken words in a manner similar to humans?
NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
ML (Học máy)
AI (Trí tuệ nhân tạo)
CNN (Mạng nơ-ron tích chập)
Which AI technique is primarily used in computer vision for image recognition tasks?
Convolutional Neural Networks (Mạng nơ-ron tích chập)
Recurrent Neural Networks (Mạng nơ-ron hồi tiếp)
Decision Trees (Cây quyết định)
K-Means Clustering (Phân cụm K-Means)
How do data science and machine learning impact various job functions?
Data science identifies patterns in data that improve decision-making.
Data science eliminates the need for human workers in all job functions.
Machine learning only impacts jobs in the entertainment industry.
Data science and machine learning have no effect on business operations.
What one-word term describes the process of using algorithms to parse data, learn from it, and make a determination or prediction?
Modeling
Cleaning
Storing
Visualizing
What is a common source of bias in AI systems?
Training data that lacks diversity
Using too many data points
Implementing complex algorithms
High computational power
What is the term used to describe the unfair treatment of individuals based on their association with certain groups within AI systems?
Discrimination
accuracy
efficiency
transparency
What is the primary goal during the planning stage of a data science project?
Define the scope and objectives of the project
Develop the final deliverables
Implement the data collection process
Conduct the final review and assessment
What is the term commonly used to describe the extraction of hidden insights from large volumes of data?
Data mining
Data entry
Data formatting
Data archiving
What is one of the primary roles of a Data Analyst within an organization?
Data Analysts interpret trends and patterns in data to support business decisions.
Data Analysts primarily handle the installation of hardware and software systems.
Data Analysts are responsible for maintaining server infrastructure.
Data Analysts design marketing strategies for enterprises.
What is the primary objective of adversarial attacks on AI systems?
Adversarial attacks manipulate input data to deceive AI models.
Adversarial attacks are designed to enhance AI model accuracy.
Adversarial attacks involve directly altering the AI model's code.
Adversarial attacks always require human intervention to succeed.
What is the primary challenge when working with unstructured data in AI projects?
Lack of labeled data
High cost of storage
Difficulty in data analysis
Complexity in data preprocessing
What is the primary goal of using deep learning techniques in AI?
To improve accuracy by using large neural networks
To reduce computational cost
To simplify data preprocessing
To increase interpretability of models
Which of the following tasks are typically performed during the model evaluation stage in an AI project?
Testing the model on validation data (Kiểm tra mô hình trên dữ liệu xác thực)
Selecting the appropriate model for deployment (Chọn mô hình phù hợp để triển khai)
Adjusting hyperparameters (Điều chỉnh siêu tham số)
Collecting additional training data (Thu thập dữ liệu huấn luyện bổ sung)
Which of the following describes a neural network’s ability to improve its performance as more data is provided during training?
Supervised learning (Học có giám sát)
Reinforcement learning (Học tăng cường)
Deep learning (Học sâu)
Unsupervised learning (Học không giám sát)
What is the key difference between supervised and unsupervised learning in machine learning?
Supervised learning uses labeled data, while unsupervised learning uses unlabeled data.
Supervised learning does not require data preprocessing, while unsupervised learning does.
Unsupervised learning is more accurate than supervised learning.
Supervised learning is faster to train than unsupervised learning.
Which of the following is a key benefit of using ensemble methods in machine learning?
Which of the following methods is commonly used for dimensionality reduction in machine learning?
Principal component analysis (Phân tích thành phần chính)
Singular value decomposition (Phân rã giá trị đặc biệt)
K-means clustering (Phân cụm K-means)
Support vector machines (Máy vector hỗ trợ)
Which of the following are key applications of reinforcement learning?
Game playing (Chơi game)
Robotics (Robot học)
Image classification (Phân loại hình ảnh)
Natural language processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Which of these is the best definition of “Generative AI”?
AI that can produce high quality content, such as text, images, and audio.
Any web-based application that generates text.
A form of web search.
Artificial intelligence systems that can map from an input A to an output B.
Which of these is the most accurate description of an LLM?
It generates text by repeatedly predicting the next word.
It generates text by repeatedly predicting words in random order.
It generates text by finding a writing partner to work with you.
It generates text by using supervised learning to carry out web search.
AI is called a general purpose technology because:
it can be applied across a wide range of industries and domains.
it is only used for specific tasks.
it is limited to entertainment applications.
it is a recent invention with few uses.
What is a token in the context of a large language model (LLM)?
A word or part of a word in either the input prompt or LLM output.
A physical device or digital code to authenticate a user's identity.
The part of the LLM output that has primarily symbolic rather than substantive value (as in, “the court issued a token fine”, or “the LLM generated a token output”).
A unit of cryptocurrency (like bitcoin or other “crypto tokens”) that you can use to pay for LLM services.
A friend writes the following prompt to a web-based LLM: “Write a description of our new dog food product.” Which of these are reasonable suggestions for how to improve this prompt?
Give the LLM more context about what’s interesting or unique about the product to help it craft a better description.
Give it guidance on the purpose of the description (is it to go in an internal company memo, a website, a press release?) to help it use the right tone.
Specify the desired length of the description.
All other answers.
93. Monitoring the performance of a customer service chatbot after deployment is important because:
it helps identify and fix issues to improve user experience.
it guarantees the chatbot will never make mistakes.
it eliminates the need for human customer service agents.
it ensures the chatbot can answer every possible question.
You want to build an application to answer questions based on information found in your emails. Which of the following is the most appropriate technique?
RAG, where the LLM is provided additional context based on retrieving emails relevant to your question.
Fine-tuning an LLM on your emails, whereby we take a pre-trained LLM and further train it on your emails.
Prompting (without RAG), where we iteratively refine the prompt until the LLM gets the answers right.
Pretraining an LLM on your emails.
You’re preparing a presentation about technology, and ask an LLM to help you find an inspirational quote. It comes up with this: "And that’s what a computer is to me. What a computer is to me is it’s the most remarkable tool that we’ve ever come up with, and it’s the equivalent of a bicycle for our minds. -Steve Jobs" Who is credited with the quote comparing a computer to a bicycle for our minds?
Steve Jobs
Bill Gates
Elon Musk
Mark Zuckerberg
In the context of building a restaurant review sentiment classifier, which of the following statements about prompt-based development is correct? Choose the correct option.
Prompt-based development is generally much faster than supervised learning.
Prompt-based development requires that you collect hundreds or thousands of labeled examples.
Prompt-based development requires that you collect hundreds or thousands of unlabeled examples (meaning reviews without a label B to say if it is positive or negative sentiment).
If you want to classify reviews as positive, neutral, or negative (3 possible outputs) there is no way to write a prompt to do so: An LLM can generate only 2 outputs.
You are working on using an LLM to summarize research reports. Suppose an average report contains roughly 6,000 words. Approximately how many tokens would it take an LLM to process 6,000 input words? (Assume 1 token = 3/4 words, or equivalently, 1 word ≈ 1.333 tokens.)
8,000 tokens (about 6000 * 1.333)
4,500 tokens (6000 * 3/4)
6,000 tokens
14,000 tokens (about 6000 * 1.333 + the original 6000 words)
The idea of using an LLM as a reasoning engine refers to:
Employing a large language model to perform logical and analytical tasks.
Using a language model solely for generating random text.
Applying a language model only for translation purposes.
Utilizing a language model for storing large datasets.
By making trusted sources of information available to an LLM via RAG, we can reduce the risk of hallucination?
True, because RAG allows the LLM to reason through accurate information retrieved from a trusted source to arrive at the correct answer.
True, because the LLM is now restricted to outputting paragraphs of text exactly as written in the provided document, which we trust.
