Việc huấn luyện một mô hình Generative AI (GenAI) được xác định là rất tốn kém, yêu cầu nguồn năng lượng dồi dào và GPU mạnh. Giả sử một công ty đã huấn luyện xong một LLM khổng lồ. Chi phí vận hành chính (inference cost) sau đó vẫn cao chủ yếu do yếu tố nào?

LLM được huấn luyện bằng nhiều dữ liệu và do đó, có ý kiến và quan điểm nội tại. Khi sử dụng LLM để đưa ra các quyết định nhạy cảm (ví dụ: tuyển dụng), chiến lược nào sau đây giúp người dùng ít khả năng kiểm soát hoặc giảm thiểu thiên kiến (bias) của mô hình nhất trong quá trình sử dụng?

Generative Adversarial Network (GAN) có một nhược điểm nghiêm trọng là "mode collapse" (kẹt trong một mẫu) dẫn đến hiệu suất giảm. Trong bối cảnh sinh ảnh thực tế, biểu hiện rõ nhất của hiện tượng mode collapse là gì?

Mô hình Variational Autoencoder (VAE) sử dụng Encoder để nén ảnh thành một 'latent vector' và Decoder để giải mã và tái tạo lại ảnh. Khi tái tạo một bức ảnh bị nén quá mức, lỗi phổ biến nào thường xảy ra với ảnh do VAE tạo ra, liên quan trực tiếp đến quá trình nén và giải nén này?

Trong các mô hình sinh ảnh, Diffusion được đánh giá là mô hình có chất lượng cao nhất. Cơ chế học cách loại nhiễu từng bước của Diffusion mang lại lợi thế vượt trội gì so với VAE và GAN trong việc tạo ra chi tiết hình ảnh?

Một LLM sử dụng mô hình Transformer với Encoder và Decoder. Giả sử người dùng yêu cầu LLM dịch một câu tiếng Anh sang tiếng Việt. Vai trò chính của Encoder trong quá trình này là gì?

Mô hình LLM được huấn luyện bằng nhiều dữ liệu và có ý kiến nội tại. Giả sử một nhà phát triển muốn xây dựng một GenAI chạy cục bộ (local) để giảm thiểu rò rỉ dữ liệu. Thách thức lớn nhất đối với họ trong việc này là gì, dựa trên thông tin về chi phí huấn luyện?

CNN (Convolutional Neural Network) dùng để xử lý hình ảnh và dữ liệu huấn luyện được lấy từ cặp dữ liệu ảnh - nhãn (văn bản). Nếu một nhà phát triển quên cung cấp 'nhãn' (label) chính xác trong quá trình huấn luyện một GenAI sinh ảnh sử dụng CNN, hậu quả là gì?

Generative AI là loại AI tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu đã học. Điều nào sau đây không phải là một ví dụ về Generative AI được tùy chỉnh riêng (Gems/Custom GPT) hay chạy cục bộ (Ollama + Open Web UI)?

Khi một mô hình Transformer (LLM) sinh ra từng token một, nó "nhìn vào những từ mình đã sinh ra" và "lấy thêm thông tin từ câu gốc". Điều này chứng tỏ vai trò quan trọng nhất của Decoder trong quá trình tạo nội dung là gì?

So sánh giữa GAN, VAE, và Diffusion, một nhà nghiên cứu muốn giảm thiểu rủi ro tạo ra các vật thể không mong muốn (artifacts) hoặc kết quả mờ (blurry) thường gặp. Họ nên chọn mô hình nào và tại sao?

Giả sử một mô hình LLM gặp lỗi và không thể sử dụng Positional Encoding. Điều này ảnh hưởng như thế nào đến khả năng hiểu ý nghĩa của một câu như "Người ăn cá, cá ăn người"?

Trong mạng thần kinh GAN, nếu mạng Discriminator quá mạnh và luôn nhận diện chính xác đầu ra của Generator là ảnh giả, điều gì có thể xảy ra với quá trình huấn luyện?

Chat GPT, Gemini, Claude, Llama đều là các ví dụ về Generative AI. Những mô hình này được gọi chung là gì, phản ánh cấu trúc và cách chúng được huấn luyện?

Một người quản lý muốn GenAI tạo ra một báo cáo phân tích rủi ro tài chính cho dự án X. Thay vì cung cấp hướng dẫn chi tiết, họ chỉ đưa ra 5 ví dụ về các báo cáo phân tích rủi ro tương tự đã được chấp thuận trước đó. Người quản lý đang sử dụng kỹ thuật nào và hạn chế lớn nhất của kỹ thuật này trong bối cảnh ứng dụng thực tế là gì?

Một kỹ sư muốn GenAI viết một hàm mã hóa dữ liệu. Prompt của anh ta bao gồm: "Viết hàm mã hóa AES-256 (Instruction). Dữ liệu cần mã hóa là chuỗi 'API_KEY_123' (Input). Đầu ra phải là một JSON object với hai trường: 'encoded_data' và 'hash_check' (Output)". Thành phần mấu chốt nào còn thiếu trong prompt này, mà nếu thiếu, có thể dẫn đến kết quả không mong muốn về môi trường thực thi hoặc giới hạn?

Kỹ thuật Chain of Thought prompting (CoT) yêu cầu mô hình tạo thành chuỗi suy luận từng bước. Trong ứng dụng thực tế giải quyết các bài toán phức tạp (ví dụ: tối ưu hóa logistics), lợi ích cốt lõi mà CoT mang lại cho người dùng là gì?

Khi sử dụng kỹ thuật Self-consistency, người dùng yêu cầu mô hình tạo ra nhiều lời giải cho cùng một vấn đề. Nếu mô hình tạo ra 10 lời giải cho một bài toán kinh tế, trong đó: Lời giải A xuất hiện 4 lần; Lời giải B xuất hiện 3 lần; Lời giải C xuất hiện 3 lần. Mô hình sẽ chọn lời giải nào và tại sao?

Giả sử một công ty tài chính muốn đảm bảo GenAI của họ luôn tuân thủ các quy tắc pháp lý nội bộ nghiêm ngặt, ngay cả khi người dùng cố gắng "bẻ khóa" (jailbreak) prompt. Kỹ thuật tinh chỉnh nào phải được áp dụng để nhúng vĩnh viễn những quy tắc này vào hành vi cốt lõi của mô hình?

Một nhà nghiên cứu đang làm việc với một chủ đề khoa học rất ít được biết đến. Trước khi yêu cầu GenAI phân tích dữ liệu về chủ đề này, nhà nghiên cứu sử dụng Generate Knowledge (tạo kiến thức nền trước). Mục tiêu chính của chiến lược này là gì, xét theo các tác động tiêu cực của AI?

Standard prompting bao gồm zero-shot (không ví dụ) và few-shot (có ít ví dụ). Nếu một nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo cao và không có khuôn mẫu rõ ràng (ví dụ: viết một bài thơ về cảm xúc trừu tượng), chiến lược standard prompting nào có khả năng thất bại cao nhất và tại sao?

Khi sử dụng Instruction prompting (Hướng dẫn rõ ràng), người dùng cung cấp một danh sách chi tiết các yêu cầu. Trong một tình huống ứng dụng thực tế, nếu người dùng cung cấp hướng dẫn quá chi tiết và mâu thuẫn lẫn nhau, hậu quả nào sau đây là dễ xảy ra nhất?

Một người dùng cần GenAI tạo ra một bài tóm tắt dài 100 từ (Output) từ một văn bản gốc dài 5 trang (Input). Prompt của họ chỉ ghi: "Tóm tắt văn bản này". Thành phần nào trong Prompt Engineering đang bị bỏ qua, và điều này ảnh hưởng như thế nào đến chất lượng?

Kỹ thuật nào yêu cầu mô hình tạo ra nhiều lời giải và sau đó chọn lời giải xuất hiện nhiều nhất?

Một người dùng cần GenAI thực hiện một chuỗi 5 bước phân tích dữ liệu liên tiếp, trong đó kết quả của bước trước là đầu vào cho bước sau. Kỹ thuật prompting nào là tối ưu nhất để đảm bảo tính logic và theo dõi được toàn bộ quá trình?

Trong các thành phần của prompt (Instruction, Context, Input, Output), nếu một người dùng cung cấp Input là dữ liệu đầu vào nhạy cảm (ví dụ: hồ sơ y tế), họ đang trực tiếp gây ra rủi ro nào được đề cập trong Tác động 3 của GenAI?

Một nhà phát triển đã sử dụng Instruction tuning (tinh chỉnh) để tùy chỉnh một LLM nhằm phản hồi thân thiện hơn. Sự khác biệt cơ bản giữa việc này và việc chỉ sử dụng một Instruction prompt đơn lẻ yêu cầu "hãy phản hồi thân thiện" là gì?

Để giải quyết một vấn đề chưa từng có tiền lệ (zero-shot) nhưng lại yêu cầu một quy trình suy luận phức tạp, người dùng quyết định kết hợp cả Chain of Thought và Generate Knowledge. Lợi ích của việc này là gì?

Một sinh viên yêu cầu GenAI viết một bài luận học thuật về một chủ đề xã hội. Sinh viên không cung cấp ví dụ (zero-shot), dẫn đến kết quả kém chất lượng. Bước cải thiện đơn giản và trực tiếp nhất theo standard prompting mà sinh viên nên áp dụng là gì?

Một công ty sử dụng Firefly để tạo ra hình ảnh quảng cáo cho sản phẩm mới. Để tuân thủ các quy tắc pháp lý về bản quyền, điều bắt buộc mà công ty này phải thực hiện là gì?

Tác động tiêu cực của GenAI bao gồm thiên kiến (bias) và ảo giác (hallucination). Nếu một GenAI được sử dụng trong lĩnh vực tư vấn y tế, rủi ro nào sau đây gây hậu quả nghiêm trọng nhất và cần được kiểm soát thông qua kiểm chứng thông tin và kiểm tra nguồn?

Rò rỉ dữ liệu nhận dạng cá nhân (PII) có thể gây ra nạn deepfake. Trong ứng dụng thực tế, sự kết nối giữa việc rò rỉ PII và deepfake là gì?

Sự lo ngại về thất nghiệp là một tác động xã hội. Tuy nhiên, AI cũng hỗ trợ con người rất nhiều. Nếu AI đảm nhận hoàn toàn các công việc hành chính lặp đi lặp lại trong một tổ chức, tác động tích cực nhất đối với nhân viên là gì?

Để chống lại rủi ro thiên kiến (bias) đã được nhúng vào LLM thông qua dữ liệu huấn luyện, một công ty đang sử dụng GenAI để đánh giá hồ sơ vay vốn nên áp dụng biện pháp phòng ngừa nào trước khi đưa ra quyết định cuối cùng?

Tác động xã hội của GenAI bao gồm việc giảm tương tác người - người. Trong môi trường giáo dục, nếu học sinh quá phụ thuộc vào GenAI để giải quyết tất cả các bài tập nhóm, hậu quả dài hạn nào là đáng lo ngại nhất?

Một hacker lợi dụng GenAI để tạo ra hàng loạt tài khoản mạng xã hội giả mạo và lan truyền thông tin sai sự thật về một công ty đối thủ. Hành vi này thuộc loại tác động tiêu cực nào của GenAI?

Giả sử một người dùng nhập dữ liệu bảo mật nội bộ của công ty vào một mô hình GenAI công cộng (ví dụ: Chat GPT) để yêu cầu tóm tắt. Rủi ro pháp lý và an ninh lớn nhất mà họ đang gây ra là gì?

Để giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu, đặc biệt là PII, một tổ chức nên áp dụng chính sách nào sau đây liên quan đến Prompt Engineering?

Trong ba rủi ro chính về mặt đạo đức và pháp lý là Thiên kiến, Ảo giác và Bản quyền, rủi ro nào yêu cầu biện pháp kiểm soát chủ động sau khi mô hình đã tạo ra đầu ra?