wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Жасанды Интеллект және Тілдік Модельдер

Total questions: 75

Worksheet time: 38mins

Name
Class
Date
1.

Үлкен тілдік үлгілер (LLM) не үшін қолданылады?

a)

Жаңа мазмұнды түсіну, жалпылау, құру және болжау үшін

b)

Тек математикалық есептерді шешу үшін

c)

Тек сурет салу үшін

d)

Тек музыка тыңдау үшін

2.

Генеративті ЖИ термині LLM-мен қалай байланысты?

a)

Мәтіндік мазмұнды жасау үшін арнайы жасалған генеративті ЖИ түрі

b)

Тек суреттерді өңдеу үшін арналған

c)

Тек дыбысты тану үшін арналған

d)

Тек ойын ойнау үшін арналған

3.

Тілдік модельдер қай салада маңызды рөл атқарады?

a)

Жасанды интеллект

b)

Ауыл шаруашылығы

c)

География

d)

Биология

4.

Элизаның тілдік моделі қай жылы және қай жерде енгізілді?

a)

1966 жылы, MIT (Massachusetts Institute of Technology)

b)

1980 жылы, Harvard University

c)

2000 жылы, Stanford University

d)

1995 жылы, Oxford University

5.

Табиғи тілді өңдеу (NLP) не үшін маңызды?

a)

Мәтіндік және сөйлеу деректерін толық және тиімді талдау үшін

b)

Тек суреттерді өңдеу үшін

c)

Тек музыканы талдау үшін

d)

Тек физикалық эксперименттер үшін

6.

Тілдік модельдер қандай қосымшаларда жиі қолданылады?

a)

Табиғи тілді өңдеу (NLP) қосымшаларында

b)

Тек ауа райын болжауда

c)

Тек көлік жүргізуде

d)

Тек спорттық жарыстарда

7.

Тілдік модельдердің дамуы неден басталды?

a)

Жасанды интеллект дамуының алғашқы күндерінен

b)

Тек соңғы 5 жылда

c)

Тек биология саласынан

d)

Тек физика саласынан

8.

Элизаның тілдік моделінің компьютерлік интерфейсінің суреті.

a)

Элизаның тілдік моделінің компьютерлік интерфейсінің суреті.

b)

Google Translate интерфейсінің суреті.

c)

ChatGPT интерфейсінің суреті.

d)

Siri интерфейсінің суреті.

9.

LLM дегеніміз не?

a)

Жасанды интеллекттегі тілдік модель тұжырымдамасының эволюциясы

b)

Бағдарламалау тілі

c)

Компьютерлік желі түрі

d)

Деректер базасы

10.

LLM-ның негізгі мақсаты қандай?

a)

Оқыту және логикалық қорытынды жасау үшін қолданылатын деректерді кеңейту

b)

Компьютерді жөндеу

c)

Желіні басқару

d)

Деректерді сақтау

11.

Трансформаторлық модельдер алғаш қай жылы пайда болды?

a)

2017

b)

2010

c)

2021

d)

2005

12.

LLM терминін алғаш қай институт енгізді?

a)

Станфордтың жасанды интеллект институты

b)

Гарвард университеті

c)

MIT технологиялық институты

d)

Оксфорд университеті

13.

LLM-ды қолданудың ең танымал түрі қандай?

a)

Генеративті ЖИ ретінде мәтін құру

b)

Деректерді сақтау

c)

Компьютерді жөндеу

d)

Желіні басқару

14.

LLM-ды қолдануға болатын салаларды таңдаңыз.

a)

Көңіл-күйді талдау, ДНҚ зерттеу, Клиенттерге қызмет көрсету, Чатботтар

b)

Тек деректерді сақтау

c)

Тек бағдарламалау

d)

Тек ойын ойнау

15.

LLM-ның мәтін генерациялаудағы артықшылығы неде?

a)

Күрделі және үлкен мәліметтер жиынтығын өңдей алады

b)

Тек сурет сала алады

c)

Тек дыбыс шығара алады

d)

Тек ойын ойнай алады

16.

LLM-ның тілдік модельдерде шешуші рөл атқаратын компоненті қандай?

a)

Лингвистикалық білімнің жоғары деңгейіне жету үшін үйлесімді жұмыс істейтін бірнеше негізгі компоненттер

b)

Тек бір ғана алгоритм

c)

Тек деректер базасы

d)

Тек бағдарламалау коды

17.

LLM-ды бағдарламалау тілдерінде қолдану не үшін маңызды?

a)

Бағдарламашыларға код жазуға көмектеседі

b)

Тек сурет салу үшін

c)

Тек музыка жасау үшін

d)

Тек ойын ойнау үшін

18.

LLM-ның адаммен қарым-қатынастағы басты ерекшелігі неде?

a)

Жоғары деңгейде түсінбейтін және қолдана алмайтын жүйелерді құру қиын міндет болып табылады

b)

Тек ойын ойнау

c)

Тек деректерді сақтау

d)

Тек сурет салу

19.

LLM-нің нақты мысалдарына қайсысы жатады?

a)

Google Translate

b)

ChatGPT

c)

Photoshop

d)

Excel

20.

LLM-дерде жаңа тапсырмаларды орындау үшін қандай оқыту тәсілдері қолданылады?

a)

Тек қана қолмен жазу

b)

Контекстік оқыту тетіктері

c)

Тек қана аудио оқыту

d)

Видеоларды көру

21.

Үлкен тілдік модельдер (LLM) қай саладағы парадигманың өзгеруіне себеп болды?

a)

Математика

b)

Табиғи тілді өңдеу (NLP)

c)

Физика

d)

Биология

22.

LLM-ге кіріс контексті ретінде не беріледі?

a)

Тек қана суреттер

b)

Үлгілер мен дайын мысалдар

c)

Тек қана сандар

d)

Тек қана формулалар

23.

LLM-нің негізгі деңгейінде неге үйрену керек?

a)

Кішігірім деректерге

b)

Пайдаланушы пікірлеріне

c)

Үлкен көлемдегі деректерге (корпус)

d)

Тек қана аудио файлдарға

24.

Таңбаланбаған деректерден үйренудің артықшылығы неде?

a)

Деректер аз болады

b)

Жиі қол жетімді деректер әлдеқайда көп

c)

Тек қана бір тілде болады

d)

Тек қана суреттерді қолданады

25.

LLM трансформаторлық нейрондық желі процесінен өткеннен кейін неге мүмкіндік береді?

a)

Тек қана мәтін жазуға

b)

Сөздер мен ұғымдар арасындағы байланыстарды түсінуге және тануға

c)

Тек қана аудио өңдеуге

d)

Тек қана сурет салуға

26.

LLM қалай жұмыс жасайтынын көрсететін схема:

a)

Тек мәтінді сақтау үшін қолданылады

b)

Тек суреттерді өңдеу үшін қолданылады

c)

Табиғи тілдерді өңдеу үшін қолданылады

d)

Тек аудио сигналдарды өңдеу үшін қолданылады

27.

GPT-3 қандай практикалық қосымшаларда қолданылады?

a)

Копирайтинг, білім қорындағы жауаптар, мәтіннің жіктелуі, кодты құру, мәтін құру

b)

Тек сурет салу

c)

Тек музыка жазу

d)

Тек ойын ойнау

28.

GPT-3 моделінің параметрлер саны қанша?

a)

175 миллиард

b)

1 миллион

c)

10 миллиард

d)

500 мың

29.

GPT-3 моделінің іске қосылған жылы қайсы?

a)

2020

b)

2015

c)

2018

d)

2022

30.

LLM-нің білім қорындағы жауаптар беруі қай салаға қатысты?

a)

Табиғи тілді өңдеу (KI-NLP)

b)

Физика

c)

Химия

d)

География

31.

Кластерлеуді қолдану арқылы LLM не істей алады?

a)

Мәтінді жіктей алады

b)

Сурет сала алады

c)

Музыка жаза алады

d)

Видео өңдей алады

32.

LLM қандай бағдарламалау тілдерінде код жаза алады?

a)

Python, JavaScript, Ruby

b)

Тек HTML

c)

Тек C++

d)

Тек Pascal

33.

GPT-3 моделінің дамуы AI тіл үлгілеріне қандай әсер етті?

a)

Дамуда серпіліс болды, күрделі үлгілердің біріне айналды

b)

Ешқандай әсер етпеді

c)

Тек баяулады

d)

Тек ойындарға әсер етті

34.

GPT-3 моделінің мәтін құру мүмкіндігі қандай деңгейге жетті?

a)

Эсселер мен кодтардан бастап поэзияға дейін кеңейтілді

b)

Тек қысқа сөйлемдер құра алады

c)

Тек сұрақтарға жауап береді

d)

Тек аударма жасайды

35.

ChatGPT логотипі мен атауы бейнеленген сурет

a)

ChatGPT логотипі мен атауы бейнеленген сурет

b)

Табиғат көрінісі

c)

Математикалық формула

d)

Музыкалық нота

36.

GPT-4 моделінің GPT-3 моделінен басты айырмашылығы неде?

a)

Жылдамдығы төмен

b)

Адамға ұқсас мәтінді түсіну және жасау қабілеті жоғары

c)

Тек ағылшын тілін қолдайды

d)

Өнімділігі төмен

37.

Google компаниясының жасанды интеллект саласындағы маңызды жетістігі қай модельден басталды?

a)

LaMDA

b)

PaLM 2

c)

BERT

d)

Gemini

38.

2023 жылдың ақпанында Google қандай жаңа ЖИ қызметін жариялады?

a)

Gemini

b)

Bard

c)

PaLM 2

d)

MUM

39.

Google Gemini моделінің ребрендингі қай жылы жүзеге асты?

a)

2022

b)

2023

c)

2024

d)

2021

40.

Google Gemini моделінің атауын өзгерту не үшін қажет болды?

a)

Жаңа тілдерді қосу үшін

b)

Стратегиялық қадамдар мен жетістіктерге сәйкестендіру үшін

c)

Өнімділікті төмендету үшін

d)

Тек жарнама мақсатында

41.

Google компаниясының ЖИ инновациялық саяхаты неге маңызды кезең деп есептеледі?

a)

Тек ойын-сауық үшін

b)

Адамдардың цифрлық ақпаратпен өзара әрекеттесу тәсілін күрт жақсартқаны үшін

c)

Тек Google қызметкерлеріне арналғаны үшін

d)

Тек ағылшын тілінде жұмыс істейтіні үшін

42.

Табиғи тілді өңдеу (NLP) ғылымы қандай екі саланы біріктіреді?

a)

Гуманитарлық лингвистика және инновациялық жасанды интеллект технологиялары

b)

Математика және физика

c)

Биология және химия

d)

Экономика және география

43.

NLP технологияларының негізгі міндеті қандай?

a)

Компьютердің адам сөйлеуінің мағынасын түсінуіне жағдай жасау

b)

Компьютердің сурет салуын үйрету

c)

Компьютердің ойын ойнауын қамтамасыз ету

d)

Компьютердің физикалық қозғалысын бақылау

44.

Сигнал деңгейінде нейрондық желілік жүйелер не істей алады?

a)

Ауызша және жазбаша сөйлеуді танып, синтездей алады

b)

Суреттерді өңдей алады

c)

Математикалық есептерді шығарады

d)

Видеоны монтаждайды

45.

NLP-де сөйлемдерде жасанды интеллект нүктелерді қалай анықтайды?

a)

Дәл анықтап, сөйлемнің соңғы сөзін аббревиатурасынан ажыратады

b)

Сөйлемнің басын өзгертеді

c)

Сөйлемді қысқартады

d)

Сөйлемді қайталайды

46.

NLP бизнес саласында қандай мәселелерді шешу үшін қолданылады?

a)

Клиенттердің мақсаты санаттарын сегменттеу және сәйкестендіру

b)

Өсімдіктерді суару

c)

Автокөліктерді жөндеу

d)

Спорттық жарыстарды ұйымдастыру

47.

NLP технологиялары мәтін кластерлерімен жұмыс істегенде қандай артықшылық береді?

a)

Көшірмелерді жояды және қажетті ақпаратты табады

b)

Мәтінді суретке айналдырады

c)

Мәтінді дыбысқа айналдырады

d)

Мәтінді автоматты түрде өшіреді

48.

NLP-де абзацты талдау кезінде алгоритм не анықтайды?

a)

Тілді, эмоционалдық бояуды, семантикалық бірліктер арасындағы байланыстарды

b)

Мәтіннің көлемін ғана

c)

Мәтіннің авторын ғана

d)

Мәтіннің басын ғана

49.

NLP технологиялары көлемді құжаттарда қандай қызмет атқарады?

a)

Жүйе тақырыпты анықтайды, аннотация немесе түйіндеме құрастырады және мағынасын жоғалтпай мәтінді басқа сөздермен қайта жазады

b)

Құжатты жояды

c)

Құжатты суретке айналдырады

d)

Құжатты дыбысқа айналдырады

50.

NLP-де клиенттердің пікірлерін талдау қандай мақсатта қолданылады?

a)

Шығарма туралы пікірлер мен пікірлерді іздеу, санаттарға бөлу

b)

Клиенттің мекенжайын анықтау

c)

Клиенттің жасын анықтау

d)

Клиенттің фотосын өңдеу

51.

NLP құралдарына қандай тапсырмалар жатады?

a)

Мәтінді өңдеу, автоматтандыру, деректерді талдау

b)

Тек мәтінді оқу

c)

Тек суреттерді өңдеу

d)

Тек дыбысты өңдеу

52.

Python тілінде табиғи тілді өңдеуге арналған ең танымал және негізгі құралдардың бірі қалай аталады?

a)

NLTK

b)

TensorFlow

c)

OpenCV

d)

Pandas

53.

NLTK құралында қандай функциялар қамтылады?

a)

Токенизация, түбірлеу, талдау, грамматикалық талдау

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

54.

spaCy қандай мақсатта қолданылады?

a)

Мәтінді талдау, жіктеу, ақпаратты алу

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

55.

Gensim кітапханасы қандай тапсырмалар үшін қолданылады?

a)

Мәтіндер арасындағы мағыналық ұқсастықты талдау және модельдеу

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

56.

Gensim кітапханасының қолдану үлгісі қандай?

a)

Тақырыпты модельдеу (Topic Modeling), Word2Vec моделін құру

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

57.

Stanford NLP құралдарының жиынтығы қандай тапсырмаларды орындайды?

a)

Морфологиялық талдау, синтаксистік талдау, сөз бөлігін белгілеу және тәуелділікті талдау

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

58.

Stanford NLP құралдарының қолдану үлгісі қандай?

a)

Сөйлемдерді пысықтау, сөйлем мүшелерін талдау, тәуелділіктерді талдау

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

59.

NLTK, spaCy, Gensim және Stanford NLP құралдарының ортақ мақсаты қандай?

a)

Табиғи тілді өңдеу және талдау

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

60.

Мәтінді өңдеуде қандай негізгі процестер қолданылады?

a)

Токенизация, түбірлеу, талдау, грамматикалық талдау

b)

Тек суреттерді өңдеу

c)

Тек дыбысты өңдеу

d)

Тек кестелерді өңдеу

61.

OpenNLP құралының негізгі қолдану мысалы қандай?

a)

Токенизация, сөйлемнің жіктелуі, NER

b)

Мәтінді генерациялау, машиналық аударма

c)

Сөйлемді синтаксистік талдау

d)

Тілдің морфологиялық талдауы

62.

CoreNLP құралының ерекшелігі неде?

a)

Бірнеше тілді қолдайды және серверлік нақты уақыттағы мәтінді өңдеу құралы ретінде жұмыс істей алады

b)

Тек ағылшын тілін ғана қолдайды

c)

Тек синтаксистік талдау жасайды

d)

Тек сөздерді жіктейді

63.

Hugging Face Transformers платформасы қандай тапсырмалар үшін қолданылады?

a)

Мәтінді генерациялау, мәтінді классификациялау, машиналық аударма

b)

Тек сөздерді бөлу

c)

Тек синтаксистік талдау

d)

Тек тілдің морфологиялық талдауы

64.

TextBlob құралының қолдану үлгісі қандай?

a)

Көңіл-күйді талдау, түйінді сөздерді шығару

b)

Тек сөздерді жіктеу

c)

Тек сөйлемдерді бөлу

d)

Тек тілдің анықтамасы

65.

FastText құралының басты ерекшелігі неде?

a)

Сөздер мен мәтіндерді көрсетуге арналған жылдам және дәл үлгілерді жасау

b)

Тек синтаксистік талдау жасау

c)

Тек сөздерді бөлу

d)

Тек аударма жасау

66.

Polyglot кітапханасы қандай мүмкіндіктерді қамтиды?

a)

Токенизация, тілді анықтау, аталған нысанды шығару және сезімді талдауға арналған мүмкіндіктерді қамтиды

b)

Тек сөздерді бөлу

c)

Тек синтаксистік талдау

d)

Тек аударма жасау

67.

NLP құралдарымен шешілетін мәселелердің бірі – лемматизация. Бұл не?

a)

Сөздерді негізгі түріне келтіру

b)

Сөйлемді бөлу

c)

Тілді анықтау

d)

Мәтінді аудару

68.

Сөйлем мүшелерін белгілеу дегеніміз не?

a)

Әрбір сөздің сөйлемдегі грамматикалық қызметін анықтау

b)

Сөздерді бөлу

c)

Мәтінді аудару

d)

Тілді анықтау

69.

Сезімдерді талдау тапсырмасы нені анықтайды?

a)

Мәтіннің эмоционалдық бояуын анықтау

b)

Сөйлемді бөлу

c)

Тілді анықтау

d)

Мәтінді аудару

70.

NLP құралдарының қайсысы алдын ала дайындалған үлгілерді қолданады?

a)

Hugging Face Transformers

b)

OpenNLP

c)

CoreNLP

d)

Polyglot

71.

Named Entity Recognition (NER) дегеніміз не?

a)

Мәтіннен нысандарды (адамдарды, орындарды, ұйымдарды) оқшаулау

b)

Мәтінді автоматты түрде аудару

c)

Мәтін құру

d)

Мәтінді өңдеу

72.

Мәтінді аудару процесінде қандай әрекет орындалады?

a)

Бір тілден екінші тілге автоматты аудару

b)

Мәтіннен нысандарды оқшаулау

c)

Мәтінді өңдеу

d)

Мәтін құру

73.

Мәтін құру тапсырмасында не істеу керек?

a)

Енгізілген деректер негізінде мәтінді жасау

b)

Мәтінді автоматты түрде аудару

c)

Мәтіннен нысандарды оқшаулау

d)

Мәтінді өңдеу

74.

Адамдар, орындар және ұйымдарды мәтіннен анықтау үшін қандай әдіс қолданылады?

a)

Мәтінді өңдеу

b)

Named Entity Recognition (NER)

c)

Мәтінді аудару

d)

Мәтін құру

75.

Мәтінді автоматты түрде аудару мен мәтін құрудың айырмашылығы неде?

a)

Мәтінді аудару – бір тілден екінші тілге аудару, ал мәтін құру – деректер негізінде жаңа мәтін жасау

b)

Мәтін құру – мәтінді өңдеу, ал аудару – мәтінді түзету

c)

Екеуі де бірдей әрекет

d)

Мәтінді аудару – деректер негізінде мәтін жасау, ал мәтін құру – тілдерді ауыстыру

Similar Resources on Wayground

rnn_lstm_gru_autoencoder

71 questions

rnn_lstm_gru_autoencoder

quiz

Worksheet

•

University

ФАРМАКАГНОЗИЯ 300 СУРАК

73 questions

ФАРМАКАГНОЗИЯ 300 СУРАК

quiz

Worksheet

•

University

Excel бағдарламасы бойынша тест

71 questions

Excel бағдарламасы бойынша тест

quiz

Worksheet

•

University

Data Sceince MCQS

80 questions

Data Sceince MCQS

quiz

Worksheet

•

University

Оқушының даму физиологиясы

75 questions

Оқушының даму физиологиясы

quiz

Worksheet

•

University

Алгоритм

75 questions

Алгоритм

quiz

Worksheet

•

University