wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Вопросы по искусственному интеллекту (ИИ)

Total questions: 95

Worksheet time: 48mins

Name
Class
Date
1.

Инженерлік курс үшін ЖИ-дің ең дәл жұмыс анықтамасы қайсы?

a)

Ортада мақсаттық функцияны максимизациялайтын әрекеттерді таңдайтын жүйе

b)

Графикалық интерфейсі бар кез келген бағдарлама

c)

Адам эмоцияларын имитациялайтын жүйе

d)

Деректерді сұрыптау алгоритмі

e)

Кез келген нейрондық желі

2.

Интеллектуалды агент дегеніміз не?

a)

Ортаны сенсорлар арқылы қабылдап, оған актуаторлармен әсер ететін жүйе

b)

Кез келген дерекқор

c)

Тек чат-бот

d)

Енгізулері жоқ бағдарлама

e)

Тек доңғалақты робот

3.

Модельдің жалпылауы (generalization) дегеніміз не?

a)

Жаңа, бұрын көрмеген деректерге дұрыс жауап беру қабілеті

b)

Параметрлер санын көбейту

c)

Оқыту үлгілерін дәл есте сақтау қабілеті

d)

Деректер жиынынан белгілерді алып тастау

e)

Оқытуды жеделдету

4.

Артық үйрену (overfitting) — бұл…

a)

Модель оқыту жиынтығындағы шуды жаттап алып, жаңа деректерде нашар жұмыс істеуі

b)

Модельдің жеткіліксіз икемділігі

c)

Салмақтардың кездейсоқ инициализациясы

d)

Оқыту уақытының артық болуы

e)

Кодтағы кез келген қате

5.

Белгісіздікті есепке алудың ең табиғи тәсілі қайсы?

a)

Ықтималдықтық және байес модельдері

b)

Ешқандай ерекшеліксіз қатаң логикалық ережелер

c)

Деректер жиынын қолмен сүзу

d)

Желідегі қабаттар санын көбейту

e)

Барлық сирек оқиғаларды жою

6.

Инференс (шығару) — бұл…

a)

Модель мен фактілер негізінде жауаптар/қорытындылар есептеу

b)

Деректер жиынын жинау процесі

c)

Гиперпараметрлерді таңдау

d)

Кітапханаларды орнату

e)

Деректерді тазалау

7.

Пікірлік логика мен предикаттар логикасының басты айырмашылығы:

a)

Біріншісі кванторлар мен айнымалыларды қолданбайды

b)

Біріншісі тезірек оқытылады

c)

Екіншісі терісше шығаруды тыйым салады

d)

Екеуі де бірдей өрнектілікте

e)

Біріншісі әрқашан ықтималдықтық

8.

Өндірістік ережелер дегеніміз:

a)

IF–THEN ережелері плюс шығару механизмі

b)

Регрессиялық теңдеулер жиыны

c)

Матрицалық факторизация

d)

Градиентті түсу

e)

Кескіндер жиыны

9.

Білімді ұсынудағы фрейм дегеніміз:

a)

«Слоттар» (өрістер) және мәндері бар құрылым, жиі әдепкілер мен мұрагерлікпен

b)

Оқыту гиперпараметрлерінің жиыны

c)

Ақиқат кестесі

d)

Кездейсоқ байланыс диаграммасы

e)

Оқытудың визуализациясы

10.

Онтология (OWL/DL) нені қолдануға арналған?

a)

Түсініктер мен қатынастардың ресми спецификациясы және автоматты шығару

b)

Тек суреттерді қыса

c)

Деректерде шуды генерациялауға

d)

Нейрожелілерді дерексіз оқытуға

e)

ОЖ жадын басқаруға

11.

Білім графы дегеніміз не?

a)

Нысандар мен олардың семантикалық байланыстарының графы

b)

ОЖ пакеттерінің тәуелділік графы

c)

Кез келген нейрондар графы

d)

Шешімдер ағашы

12.

Байес желісі — бұл:

a)

Шартты тәуелділіктері бар бағытталған ацикликалық кездейсоқ айнымалылар графы

b)

Бағытталмаған корреляциялар графы

c)

Логикалық ережелер жиыны

d)

Толық байланысқан қабаттар желісі

e)

Тек уақыттық қатарларға арналған модель

13.

Ранжирлеу/іздеуді бағалауға қай метрика лайықтырақ?

a)

nDCG

b)

Accuracy

c)

F1

d)

IoU

e)

RMSE

14.

Сирек кездесетін оң класы бар бинарлы классификация үшін ең ақпаратты метрика:

a)

PR-AUC (Precision–Recall AUC)

b)

Accuracy

c)

ROC-AUC (әрқашан)

d)

MSE

e)

R²

15.

«Деректердің ағуы» (data leakage) дегеніміз не?

a)

Тест деректерінің оқыту/валидацияға түсуі, сапаны бұрмалайтын жағдай

b)

Аугментациялардың болмауы

c)

Диск істен шығуы салдарынан файлдардың жоғалуы

d)

Публика деректер жиынын пайдалану

e)

Өте кішкентай модель

16.

k-fold кросс-валидация не үшін қолданылады?

a)

Әртүрлі бөлу кезінде жалпылау қабілетін сенімді бағалау үшін

b)

GPU-да оқытуды жеделдету үшін

c)

Тест көлемін үлкейту үшін

d)

Валидация ұстау үшін

17.

Зерттеудегі бейзлайн (baseline) дегеніміз:

a)

Әдістерді салыстыруға арналған қарапайым/қабылданған бастапқы нүкте

b)

Ең күрделі қолжетімді модель

c)

Кездейсоқ метрика

d)

Есептің міндетті емес бөлігі

e)

Ықтималдық шегінің мәні

18.

ЖИ ғылым ретінде «дүниеге келу» деп қандай оқиғаны санайды?

a)

Дартмут конференциясы (1956)

b)

Тьюринг тестін жариялау (1950)

c)

Персептронға сын (1969)

d)

Интернеттің пайда болуы (1991)

e)

ImageNet жетістігі (2012)

19.

2012 жылы терең оқытудың серпілісінің басты факторы не болды?

a)

Үлкен деректер жиындары, GPU-дағы есептеулер және архитектуралардың (CNN) үйлесімі

b)

Тек жаңа логикалық ережелер

c)

Деректерден бас тарту

d)

Тек көлем жасалған белгілер

e)

Кішкентай модельдерге көшу

20.

Күшейтіп оқытуда агент максимизациялайтыны:

a)

Ортамен әрекеттесуден жиналған сыйақы

b)

Оқытудағы дәлдік

c)

Орташа квадраттық қате

d)

Ережелер саны

e)

Деректер жиынының көлемі

21.

Қайсысы білімді ұсыну моделі EMEC?

a)

Градиентті түсу

b)

Семантикалық желілер

c)

Онтологиялар

d)

Өндірістік ережелер

e)

Фреймдер

22.

Фактiлерден бастап, жаңа фактiлерге ережелердi қолданып, мақсатқа жеткенше жүретiн шығару механизмi қалай аталады?

a)

Тiкелей шығару (forward chaining)

b)

Керi шығару (backward chaining)

c)

Байес шығару

d)

Стохастикалық шығару

e)

Мета-шығару

23.

Регрессия үшiн тән метрика қайсы?

a)

RMSE

b)

Precision

c)

Recall

d)

F1

e)

IoU

24.

ЖИ тәжiрибелерiнде қайта өндiрудiң үздiк практикаларына не кiредi?

a)

Кездейсоқ сидтердi бекiту, код/конфигтердi жариялау, аппараттық/нұсқа сипаттамасын беру

b)

Деректер мен параметрлердi жасыру

c)

Сипаттаусыз кез келген жеке деректер жиынын қолдану

d)

Тек Python нұсқасын көрсету

e)

Тек финалдық графиктi жариялау

25.

Кескiндердi сегментациялауды бағалауда жиi қолданылатын метрика:

a)

IoU (Intersection over Union)

b)

nDCG

c)

BLEU

d)

PR-AUC

e)

R²

26.

No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несiмен ерекшеленедi?

a)

No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/баптаулармен

b)

No-code Python талап етедi, Low-code — жоқ

c)

No-code тек оффлайн жұмыс iстейдi, Low-code — тек онлайн

d)

No-code — IT мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға

27.

RAG (retrieval-augmented generation) дегеніміз не?

a)

Сіздің құжаттарыңыздан іздеу жүргізіп, табылған үзінділерге сүйене отырып жауап генерациялау

b)

Нейрожеліні мұғаліммен оқыту әдісі

c)

Автоматты сурет жасау

d)

Модельдерді сығу

e)

Инференсті жеделдету техникасы

28.

RAG-тың техникалық емес тапсырмалардағы басты практикалық пайдасы:

a)

Цитаталар арқылы жауаптардың тексерілгіштігі мен өзектілігін арттыру

b)

GPU жиілігін көбейту

c)

Мәтіндегі сілтемелер санын азайту

d)

Принтерде құжаттарды тезірек басу

e)

Электронды құжат айналымын толық алмастыру

29.

LLM-ді ең жақсы сипаттайтын анықтама:

a)

Келесі токенді болжауға және мәтіндік үлгілерді жалпылауға қабілетті модель

b)

PDF сақтайтын деректер қоры

c)

Хат жіберу сервисі

d)

Суреттерді сығу алгоритмі

e)

Кестелік редактор

30.

Төмендегілердің қайсысы промпттың дұрыс құрылымы?

a)

Роль/мақсат → контекст → дереккөздер (бар болса) → шығару форматы → критерийлер/шектеулер

b)

«Әдемі қылып жаса»

c)

«Тез бірдеңе ойлап тап»

d)

«Ия немесе жоқ деп жауап бер»

e)

«Тыныс белгілеріңізді жаз»

31.

Төмендегілердің қайсысы пайдаланушыға арналған no-code құралдарына жатпайды?

a)

LLM-Ops платформасы (подсказка нұсқалары мен A/B-тесттері бар)

b)

Офис пакетінде чат-ассистент

c)

Мәлімет өрістерін шығаратын құжаттық ЖИ

d)

Кездесулердің авто-субтитрлері мен конспектілері

e)

BI-подсказкалар «деректерге сұрақтар»

 

32.

ЖИ контекстіндегі «Агент» дегеніміз не?

a)

Берілген саясат бойынша қадамдап құралдар/сервистерді шақыра алатын ЖИ

b)

Файлдарды архивтейтін модель

c)

Браузер

d)

Электронды пошта

e)

KPI кестесі

33.

«Галлюцинацияны» азайтудың ең жақсы тәсілі:

a)

RAG қолдану, дереккөздерге сілтемелерді талап ету және «көз жеткізбесе — айтпа» ережесін ұстану

b)

Құжаттың қаріп өлшемін үлкейту

c)

Цитаталарды тыйым салу

d)

Бас әріптермен жазу

e)

Барлық деректерді жою

34.

Қорғау саясаты жоқ ашық чат-сервистерге не жіберуге болмайды?

a)

Жеке деректер (PII) және құпия мәліметтер

b)

Кітаптар тізімі

c)

Жалпыға қолжетімді пресс-релиздер

d)

Ауа райы

e)

Жалпыға белгілі жаңалықтар

35.

ЖИ-дің офис сценарийлеріндегі экономикалық әсерін көрсететін метрика:

a)

Құжатқа кеткен уақыт (минутпен) енгізу/қолдану алдында және кейін

b)

Панельдегі иконкалар саны

c)

Монитор кадр жиілігі

d)

Қаріп өлшемі

e)

Wi-Fi жылдамдығы

36.

Құралды таңдаудың дұрыс тәсілі:

a)

Біріңғай критерийлер бойынша 2–3 шешімді «алтын жиынтық» тапсырмаларда салыстыру

b)

Дереу ең қымбат тарифті сатып алу

c)

Дос кеңесіне сүйену

d)

Тек интерфейс дизайнына қарау

e)

Барлық модельдер бірдей жауап береді деп ойлау

37.

ЖИ «техникалық емес» тапсырмаларда не істей алады?

a)

Қарапайым нұсқалар (черновик), құжаттардың түйіндемесін құру және реквизиттерді шығару

b)

Адамсыз заңды құжаттарға қол қою

c)

Бухгалтерияны толық алмастыру

d)

Өнімдерді сертификаттау

e)

Маршрутизаторларды қолжетімсіз күйде баптау

38.

Платформа таңдаудағы қауіпсіздік чек-листінде маңыздысы:

a)

Шифрлау, журнал жүргізу, қолжетімділікті басқару және деректердің орналасуын бақылау

b)

Логотип түсі

c)

Смайликтер болуы

d)

Басқа елдегі бұлт міндетті

e)

Тек мобильді қосымша

39.

Қазақ/орыс/ағылшын тілдік орта үшін сапа талабы:

a)

Қажетті тілдерді қолдауды және морфология/аударманың дұрыстығын тексеру

b)

Локализацияны елемеу

c)

Тек ағылшын жауап сұрау

d)

Автотүзетуді сөндіру

e)

Аударманы әрқашан қолмен жасау

40.

Екі құралды объективті салыстыру үшін пайдалысы:

a)

20–50 типтік кейстен тұратын дайын жиынтық пен бірыңғай критерийлерді қолдану

b)

Кездейсоқ бір мысалды сұрау

c)

Тек бағасы бойынша салыстыру

d)

Батырмалар санына қарап бағалау

e)

Нәтижені тіркемей салыстыру

41.

Қарапайым құжат айналымын автоматтандырудың дұрыс тізбегі:

a)

Пошта → үірістерді шығару → классификация/тексеру → кестеге жазу → хабарлау

b)

Хабарлау → жазу → шығару → классификациялау

c)

Жазу → хабарлау → классификациялау → шығару

d)

Хабарлау → пошта → жазу → шығару

e)

Классификациялау → жою → хабарлау → жазу

 

42.

Бір вендорға тәуелді болу тәуекелін азайтудың жолы:

a)

«Қос көз» қолдану (бірнеше провайдер) және экспорт/он-прем мүмкіндігі

b)

Бэкап жасамау

c)

Құжаттаманы тыйым салу

d)

Тек түнде жұмыс істеу

e)

Барлығын бір файлда сақтау

43.

RAG-та промпт-инъекциядан қорғау тәсілі:

a)

Құжаттарды сүзгіден өткізу/нормализациялау, «сенімді» дереккөздермен шектеу, маңызды әрекеттерді растау

b)

Кез келген дереккөзге рұқсат беру

c)

Қосымшаларды тексермеу

d)

Смайлик қосу

e)

Қаріп өлшемін үлкейту

44.

Human-in-the-loop міндетті болатын жағдай:

a)

Заңдық маңызы бар хаттар мен шешімдерді жариялау

b)

Өзіне арналған қарапайым жазба жасау

c)

Постердің қарапайым нұсқасын жасау

d)

Ішкі хат-хабарды аудару

e)

Істер тізімін құру

45.

RAG-та «векторлық индекс» дегеніміз не?

a)

Мәтіндердің мағыналық көріністері (эмбеддингтер) бойынша жылдам іздеуге арналған құрылым

b)

Пайдаланушылар кестесі

c)

Суреттер каталогы

d)

Шифрлау алгоритмі

e)

Диаграмма түрі

46.

Офис сценарийлерінде ЖИ жауабының сапасына жатпайтын сипаттама:

a)

GPU жиілігі

b)

Толықтық/дұрыстық

c)

Цитаталар/сілтемелердің болуы

47.

Low-code конструкторында кафедраға арналған FAQ-бот жасау үшін қажет:

a)

Құжаттарды/білім базасын қосу, индексация/іздеуді баптау, цитаталары бар жауаптарды қосу

b)

Тек логотип

c)

Іздеуді өшіру

d)

Сілтемелерге тыйым салу

e)

Тек бір Word файлын қолдану

48.

Ұйымдағы ЖИ-ассистенттің басқарылуы қамтиды:

a)

Құқықтар мен рөлдер, лимиттер, подсказка/саясат нұсқалары, аудит

b)

Анонимдерге еркін қолжетімділік

c)

Журнал жүргізбеу

d)

Тек мобильді қолжетімділік

e)

RAG-ты сөндіру

49.

Қай жағдайда on-prem/жеке модельдерді орналастыру ақталады?

a)

Құпиялылық, деректерді бақылау және болжамды шығын маңызды болғанда

b)

Эмодзи жиынтығы керек болғанда

c)

Электр жарығы болмағанда

d)

Тезірек басу қажет болғанда

e)

Құжаттар болмағанда

50.

ЖИ-ді жауапты пайдалану принципіне жататыны:

a)

Әділеттілік, құпиялылық, ашықтық және қажет жағдайда адам бақылауы

b)

Дереккөздерді жасыру

c)

Сұраулар санын кез келген бағамен көбейту

d)

Тәуекелдерді елемеу

e)

Сапаны бағалауға тыйым салу

51.

Үлкен тілдік модель (LLM) дегеніміз не?

a)

Контексте сүйене отырып, келесі токенді болжауға арналған нейрожелі

b)

PDF сақтау үшін деректер қоры

c)

Сандық массивтерді сұрыптау алгоритмі 

d)

Суреттерді сығу бағдарламасы 

52.

Трансформерлердегі attention (назар аудару) механизмі қандай рөл атқарады?

a)

Токендердің маңызын өлшеп, мәтіндегі алыс байланыстарды ескеру

b)

Серверлер арасындағы хабарламаларды шифрлау

c)

Токендер сөздігін үлкейту

d)

Мәтінді тілдер арасында аудару

e)

Модельді дискіге сақтау

53.

Токенизация дегеніміз не?

a)

Мәтінді токендерге (сөздер/сөз бөліктері) бөлу

b)

Мәтіндегі тыныс белгілерін өшіру

c)

Мәтінді қолмен екілік кодқа аудару

d)

Several documents merging

e)

Мәтінді ғыp әдісімен сығу

54.

Модельдің «контекст терезесі» нені білдіреді?

a)

Бір уақытта модель есептейтін ең көп токен саны

b)

GPU видеожады көлемі

c)

Оқыту дәуірлерінің саны

d)

Классификациядағы сыныптар саны

e)

Модельге кіру паролі ұзындығы

55.

Генерацияда temperature параметрі нені реттейді?

a)

Келесі токен таңдаудағы кездейсоқтық/шығармашылық деңгейін

b)

Оқыту дәуірлерінің санын

c)

Токендер сөздігінің көлемін

d)

Дискіден оқу жылдамдығын

e)

Суретті тану сапасын

56.

Top-p (nucleus sampling) дегеніміз не?

a)

Жалпы ықтималдылығы p болатын минималды токендер жиынынан таңдау

b)

Дәл p ең сирек токеннен таңдау

c)

Генерация алдында тыныс белгілерін алып тастау

d)

Параллельділікті қолданып оқытуды жылдамдату 

e)

Суммаризация сапасының метрикасы 

57.

Few-shot prompting дегеніміз не?

a)

Модельге бірнеше «сұрақ→жауап» үлгісін тікелей сұранысқа қосу

b)

Модельді миллиардтаған мысалда оқыту

c)

Сұраныста үлгілерді мүлдем қоспау

d)

Оқытусыз кездейсоқ жауап таңдау

e)

Модельді тек бір мысалда тексеру

58.

Chain-of-thought prompting дегеніміз не?

a)

Жауапты кезең-кезеңімен ой қорытындыларымен жазуды сұрау

b)

Тек өлең түрінде генерация жасау

c)

Сұранысты жібермес бұрын шифрлау

d)

Модельді жаңа сөздерге оқыту

e)

Жауаптан барлық сандарды өшіру

59.

RAG (retrieval-augmented generation) дегеніміз не?

a)

Құжат базасынан іздеу жасап, жауапты табылған үзінділерге сүйеніп құру

b)

Мобильді құрылғыларға модельді қысыу

c)

Градиенттік түсу әдісін жылдамдату

d)

Оқыту кезінде токендерді кездейсоқ араластыру

e)

Аудионы мәтінге аудару құралы

60.

Модельдің фактілік «галлюцинация» тәуекелін қалай азайтуға болады?

a)

RAG қолдану және дереккөздерге сілтемелер/дәйексөздер талап ету

b)

Құжаттағы қаріп өлшемін үлкейту

c)

Жауаптарда сілтемелерді тыйым салу

d)

Сұранысқа көбірек эмодзи қосу

e)

Контекстті барынша қысқарту

61.

Экстрактивті суммаризация дегеніміз не?

a)

Мәтіннен негізгі сөз тіркестері/сөйлемдерді өзгеріссіз таңдау

b)

Құжатқа суреттер қосу

c)

Құжатты басқа тілге толық аудару

d)

Мәтіннен тыс жаңа мәтін генерациялау

62.

Абстрактті суммаризация дегеніміз не?

a)

Мәтінді қысқаша, бірақ мағынасын сақтап, өз сөзімен баяндау

b)

Сөйлемдерді әліпби ретімен сұрыптау

c)

Алғашқы үш абзацты өзгеріссіз көшіру

d)

Құжатты оқып, жауап бермеу

e)

Мәтіндегі сөз жиілігін есептеу

63.

Суммаризациядағы «faithfulness» (шынайылық) нені білдіреді?

a)

Қорытынды мазмұны дереккөзге сәйкес келуі, ойдан қоспауы

b)

Қорытындыдағы сөйлемдер санының аз болуы

c)

Рифма және стильдің болуы

d)

Жауаптың ең үлкен ұзындығы

e)

Түрлі түсті тақырыптардың болуы

64.

Суммаризацияны эталон бойынша бағалау үшін қандай метрика қолданылады?

a)

ROUGE

b)

IoU

c)

mAP

d)

WER

e)

PSNR

65.

Ұзақ құжатты «map-reduce» суммаризациялау дегеніміз не?

a)

Құжат бөліктерін жеке-жеке қысқаша баяндап, соңында біріктіру

b)

Құжатты оқымай бірден сығу

c)

PDF файлды бұлтқа параллель жүктеу

d)

Абзацтарды ұзындығы бойынша сұрыптау

e)

Барлық тақырыптарды өшіру

66.

RAG жүйесінде векторлық индекстің мақсаты қандай?

a)

Мәтін эмбеддингтері бойынша (мағыналық векторлар) жылдам іздеу

b)

Пайдаланушы құпиясөздерін сақтау

c)

Есеп беруде диаграммалар салу

d)

Модельге сұраныстарды шифрлау

e)

Құжаттағы сөздер санын есептеу

67.

Мәтін эмбеддингi дегеніміз не?

a)

Мәтін мағынасын үздіксіз кеңістікте сипаттайтын сандық вектор

b)

Кездейсоқ бірдей ұзындықтағы таңбалар жиыны

c)

Құжаттың резервтік көшірмесі

d)

Сыртқы сайттарға сілтемелер тізімі

e)

Қаріп пен мәтін өлшемін сипаттау

68.

LLM-де инструкциялық қалыпқа келтіру (instruction tuning) не үшін қажет?

a)

Модельдің нұсқауларға, форматқа және стильге дұрыс бағынуы үшін

b)

Параметрлер санын екі еселеу үшін

c)

Цитат қолдануға тыйым салу үшін

d)

Токенизацияны стеммингпен ауыстыру үшін

e)

Модельді тек сандарға оқыту үшін

69.

Top-k параметрі генерацияда не істейді?

a)

Келесі токенді тек k ең ықтимал нұсқадан таңдау

b)

Контекст ұзындығын k есе үлкейту

c)

Салмақтарды жиі жаңарту

d)

Оқытуды инференспен ауыстыру

e)

Корпустан стоп-сөздерді өшіру

70.

«Жақсы» промптта міндетті түрде не болуы керек?

a)

Рөл, мақсат, контекст, жауап форматы және шектеулер (ойдан қоспау)

b)

Тек бір кілттік сөз

c)

Интернеттен алынған кездейсоқ цитаталар

d)

Тыныс белгілерінсіз жауап беру талабы

e)

Кестелер мен тізімдерге тыйым

71.

Сұраныстың «қайта тұжырымдауға төзімділігі» нені білдіреді?

a)

Бір тапсырманың түрлі формулировкасында да жауап сапасының тұрақтылығы

b)

Жауапты автоматты түрде кез келген тілге аудару

c)

Жауапты 50 таңбаға дейін қысқарту

d)

Ұзын сұраныста жауап беруден бас тарту

e)

Эталонмен сөзбе-сөз толық сәйкестік

72.

Max tokens параметрі модель жауабында неге жауап береді?

a)

Генерацияланатын жауаптың ең ұзын шегін белгілейді

b)

Кіріс мәтіннің минималды ұзындығын

c)

Модель сөздігінің көлемін

d)

Трансформер қабаттарының санын

e)

Дата-орталықтар арасындағы желі жылдамдығын

73.

Қызметтік құжаттар үшін temperature режимі қандай болуы тиімді?

a)

Төмен (≈0.1–0.3), тұрақты әрі нақты жауаптар үшін

b)

Өте жоғары (≈1.5), барынша шығармашылық үшін

c)

Әр сұраныс сайын кездейсоқ мән

d)

Әрқашан 1.0, тапсырмаға қарамастан

e)

Температура мәтінге әсер етпейді

74.

LLM жауаптарындағы «галлюцинацияның» басты себебі қандай?

a)

Фактілік дерек жоқ кезде ойдан факт құрастыру

b)

Интернет жылдамдығының тым жоғары болуы

c)

Құжатта кестелердің болуы

d)

Кириллица қолдану

e)

Қаріп өлшемінің үлкен болуы

75.

RAG жүйелеріндегі промпт-инъекция дегеніміз не?

a)

Құжат ішіндегі зиянды нұсқаулардың модельдің жұмысын өзгертуі

b)

Сұранысты жібермес бұрын шифрлау

c)

Сервердің кездейсоқ тоқтап қалуы

d)

Құжаттарды индекстеуді жылдамдату

e)

Жауапқа суреттер қосу

76.

RAG жүйесінде дереккөз болмаған жағдайда қандай мінез-құлық қауіпсіз?

a)

«Дерек/дереккөз жоқ» деп ашық айту, ойдан қоспау

b)

Сілтемесіз ойдан дерек құрастыру

c)

Әрқашан «Иә» деп жауап беру

d)

Эмоциялардан тұратын жауап беру

e)

Пайдаланушымен байланысты үзу

77.

No-code жасанды интеллекттің негізгі мақсаты қандай?

a)

Құжат ішіндегі зиянды нұсқаулардың модельдің жұмысын өзгертуі

b)

Бағдарламалаусыз шешімдер құру

c)

Сервердің кездейсоқ тоқтап қалуы

d)

Құжаттарды индекстеуді жылдамдату

e)

Жауапқа суреттер қосу

78.

Программалаусыз жасанды интеллект модельдерін құруды жеңілдету үшін не қажет?

a)

Жаңа бағдарламалау тілдерін үйрету

b)

Ойын бағдарламаларын жасау

c)

Компьютерлік желілерді басқару

d)

Тек деректерді сақтау

79.

No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несімен ерекшеленеді?

a)

No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/баттаулармен

b)

No-code Python талап етеді, Low-code — жоқ

c)

No-code тек оффлайн жұмыс істейді, Low-code — тек онлайн

d)

No-code — IT мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға

e)

Айырмашылығы жоқ

80.

No-code платформалардың басты артықшылығы қандай?

a)

Жылдам әрі қолжетімді модель құру мүмкіндігі

b)

Бағдарламалау тілін толық меңгеру қажет

c)

Тек қана зерттеу үшін қолданылады

d)

Қолдану өте қиын

e)

Арнайы құрылғылар қажет

81.

No-code платформаларының негізгі пайдаланушылары кімдер?

a)

Техникалық емес мамандар, бизнес өкілдері

b)

Тек қана IT-инженерлер

c)

Ойын жасаушылар

d)

Желілік әкімшілер

e)

Тек ғылыми қызметкерлер

82.

No-code AI платформасында GUI (графикалық интерфейс) не үшін қолданылады?

a)

Модель құру процесін визуалды түрде жеңілдету үшін

b)

Тек код жазуды жеделдету үшін

c)

Тек қана деректерді жасыру үшін

d)

Интернетті басқару үшін

e)

Бағдарламалау тілдерін үйрету үшін

83.

AutoML қызметтері no-code платформасында қандай рөл атқарады?

a)

Модельдерді автоматты түрде үйрету және баптау

b)

Тек деректерді жоюға арналған

c)

Қолданушыларды тіркеуге арналған

d)

Интернет жылдамдығын тексеру үшін

e)

Бағдарламалаушыларды алмастыру үшін

84.

No-code платформасында модельдің өнімділігін қалай тексеруге болады?

a)

Метрикалар арқылы (accuracy, precision, recall)

b)

Компьютердің жылдамдығына қарап

c)

Интернеттің сапасын өлшеу арқылы

d)

Бағдарламалау тілін ауыстыру арқылы

e)

Операциялық жүйені жаңарту арқылы

85.

No-code платформалары қай салада көбірек қолданылады?

a)

Маркетинг, қаржы, медицина

b)

Тек ойын саласында

c)

Тек ғарыш саласында

d)

Тек әскери қолдануда

e)

Тек кітап шығару үшін

86.

No-code платформаларында дайын шаблондардың рөлі қандай?

a)

Қолданушыға тез нәтиже жетуге көмектеседі

b)

Модельдерді жоюға көмектеседі

c)

Қосымшаны баяулатады

d)

Артық код қосады

e)

Тек әдемілік үшін

87.

No-code платформасында дайын интеграциялар не үшін қажет?

a)

Әртүрлі сервисстермен оңай байланыс орнату үшін

b)

Код көлемін үлкейту үшін

c)

Интернетті өшіру үшін

d)

Бағдарламалау тілін үйрету үшін

e)

Компьютерді өшіру үшін

88.

No-code AI платформасының басты шектеуі қандай?

a)

Икемділіктің аз болуы және күрделі модельдерге жарамсыздығы

b)

Өте қымбат құрылғы талап етеді

c)

Кодты көп жазуды талап етеді

d)

Интернетсіз жұмыс істей алмайды

89.

No-code AI платформалары қай принципке негізделген?

a)

Drag-and-drop және визуалды блоктар

b)

Күрделі кодтық жазбалар

c)

Тек мәтіндік консоль

d)

Жүйелік командалар

e)

Компьютерлік ойындар

90.

No-code платформалары деректерді қалай өңдейді?

a)

Автоматты түрде ішкі алгоритмдер арқылы

b)

Қолданушы код жазады

c)

Тек көлемді есептеу

d)

Мәліметтерді жояды

e)

Компьютерді өшіреді

91.

No-code платформасының басты қауіпсіздік тәуекелі қандай?

a)

Деректер құпиялылығы мен сыртқы сервиске тәуелділік

b)

Компьютердің бұзылуы

c)

Желіге қосыла алмауы

d)

Жүйе баяулауы

e)

Экранның сынуы

92.

No-code платформалары қолданушыдан нені талап етеді?

a)

Саладағы білім мен дұрыс деректер

b)

Бағдарламалау тілін жетік білу

c)

Операциялық жүйені білу

d)

Компьютерді жөндей алу

e)

Құрылғыны құрастыру

93.

No-code платформасында Explainable AI не үшін қажет?

a)

Модель шешімдерін түсінікті қылу үшін

b)

Жүйені өшіру үшін

c)

Бағдарламалауды қиындату үшін

94.

No-code AI платформасында модельді енгізу қалай жүзеге асады?

a)

API немесе дайын интеграция арқылы

b)

Тек қолмен код енгізу арқылы

c)

Компьютерді қайта қосу арқылы

d)

Желіні өшіру арқылы

e)

Бағдарламалау тілін өзгерту арқылы

95.

No-code AI платформалары не үшін мониторинг жүргізеді?

a)

Модельдің сапасы мен өнімділігін бақылау үшін

b)

Компьютердің температурасын өлшеу үшін

c)

Ойын орнату үшін

d)

Интернет бағасын қадағалау үшін

e)

Жүйені қайта іске қосу үшін

Similar Resources on Wayground

Вопросы по компьютерному зрению и машинному обучению

95 questions

Вопросы по компьютерному зрению и машинному обучению

quiz

Worksheet

•

University

UNIT-III: LEVELS OF TESTING (50 MCQs)

100 questions

UNIT-III: LEVELS OF TESTING (50 MCQs)

quiz

Worksheet

•

University

Тесты по предмету «Информационные и коммуникационные технологии»

100 questions

Тесты по предмету «Информационные и коммуникационные технологии»

quiz

Worksheet

•

University

Реляциялық деректер қоры бойынша сұрақтар

94 questions

Реляциялық деректер қоры бойынша сұрақтар

quiz

Worksheet

•

University

trí tuệ nhân tạo ào

100 questions

trí tuệ nhân tạo ào

quiz

Worksheet

•

University

DHTML and JavaScript Fundamentals Worksheet

100 questions

DHTML and JavaScript Fundamentals Worksheet

quiz

Worksheet

•

University

АКТ-1

100 questions

АКТ-1

quiz

Worksheet

•

University

ЖИ-дің маркетингтегі және қаржы саласындағы қолданылуы

96 questions

ЖИ-дің маркетингтегі және қаржы саласындағы қолданылуы

quiz

Worksheet

•

University