Font size
WorksheetsСұрақтар мен тапсырмалар
Total questions: 63
Worksheet time: 34mins
Few-shot prompting дегеніміз не?
Модельге бірнеше «сұрақ→жауап» үлгісін тікелей сұранысқа қосу
Модельді миллиардаған мысалда оқыту
Сұранысты үлгідегі мүлдем қоспау
Оқытусыз кездейсоқ жауап таңдау
Модельді тек бір мысалда тексеру
Chain-of-thought prompting дегеніміз не?
Жауапты кезең-кезеңімен ой қорытындыларымен жазуды сұрау
Тек өлең түрінде генерация жасау
Сұранысты жібермес бұрын шифрлау
Модельді жаңа сөздерге оқыту
Жауаптан барлық сандарды өшіру
RAG (retrieval-augmented generation) дегеніміз не?
Құжат базасынан іздеу жасап, жауапты табылған үзінділерге сүйеніп құру
Мобильді құрылғыларға модельді қосу
Градиенттік түсу әдісін жылдамдату
Оқыту кезінде токендерді кездейсоқ араластыру
Аудионы мәтінге аудару құралы
Модельдің фактілік «галлюцинация» тәуекелін қалай азайтуға болады?
RAG қолдану және дереккөздерге сілтемелер/дәйексөздер талап ету
Құжаттағы қаріп өлшемін үлкейту
Жауаптарда сілтемелерді тыйым салу
Сұранысқа көбірек эмодзи қосу
Контекстті барынша қысқарту
Экстрактивті суммаризация дегеніміз не?
Мәтіннен негізгі сөз тіркестері/сөйлемдерді өзгеріссіз таңдау
Құжатқа суреттер қосу
Мәтінді басқа тілге толық аудару
Мәтіннен тыс жаңа мәтін генерациялау
Мәтіндегі барлық сандарды өшіру
Абстрактивті суммаризация дегеніміз не?
Мәтінді қысқаша, бірақ мағынасын сақтап, өз сөзімен баяндау
Сөйлемдерді алфавит ретімен сұрыптау
Алғашқы үш абзацты өзгеріссіз көшіру
Құжатты оқып, жауап бермеу
Мәтіндегі сөз жиілігін есептеу
Суммаризациядағы «faithfulness» (шынайлылық) нені білдіреді?
Қорытынды мазмұны дереккөзге сәйкес келуі, ойдан қоспау
Қорытындағы сөйлемдер санының аз болуы
Рифма және стильдің болуы
Жауаптың ең үлкен ұзындығы
Түрлі түсті тақырыптардың болуы
Ұзақ құжатты «map-reduce» суммаризациялау дегеніміз не?
Құжат бөліктерін жеке-жеке қысқаша баяндап, соңында біріктіру
Құжатты оқымай бірден сығу
PDF файлды бұлтқа параллель жүктеу
Абзацтарды ұзындығы бойынша сұрыптау
Барлық тақырыптарды өшіру
RAG жүйесінде векторлық индекстің мақсаты қандай?
Мәтін эмбеддинтері бойынша (мағыналық векторлар) жылдам іздеу
Пайдаланушы құпиясөздерін сақтау
Есеп беруде диаграммалар салу
Модельге сұраныстарды шифрлау
Құжаттағы сөздер санын есептеу
Мәтін эмбеддингі дегеніміз не?
Мәтін мағынасын үздіксіз кеңістікке сипаттайтын сандық вектор
Кездейсоқ бірдей ұзындықтағы таңбалар жиыны
Құжаттың резервтік көшірмесі
Сыртқы сайттарға сілтемелер тізімі
Қаріп пен мәтін өлшемін сипаттау
LLM-де инструкциялық қалыпқа келтіру (instruction tuning) не үшін қажет?
Модельдің нұсқауларға, форматқа және стильге дұрыс бағынуы үшін
Параметрлер санын екі еселеу үшін
Цитат қолдануға тыйым салу үшін
Токенизацияны стеммингпен ауыстыру үшін
Модельді тек сандарға оқыту үшін
Top-k параметрі генерацияда не істейді?
Келесі токенді тек ең ықтимал нұсқадан таңдау
Контекст ұзындығын n есе үлкейту
Салмақтарды жиі жаңарту
Оқытуды инференциямен ауыстыру
Корпустан стоп-сөздерді өшіру
«Жақсы» промптта міндетті түрде не болуы керек?
Рөл, мақсат, контекст, жауап форматы және шектеулер (ойдан қоспау)
Тек бір кілттік сөз
Интернеттен алынған кездейсоқ цитаталар
Тыныс белгілерінсіз жауап беру талабы
Кестелер мен тізімдерге тыйым
Сұраныстың «қайта тұжырымдауға төзімділігі» нені білдіреді?
Бір тапсырманың түрлі формулировкасында да жауап сапасының тұрақтылығы
Жауапты автоматты түрде кез келген тілге аудару
Жауапты 50 таңбаға дейін қысқарту
Max tokens параметрі модель жауабында неге жауап береді?
Генерацияланатын жауаптың ең ұзын шегін белгілейді
Кіріс мәтінінің минималды ұзындығын
Модель сөздігінің көлемін
Трансформер қабаттарының санын
Дата-орталықтар арасындағы желі жылдамдығын
Қызметтік құжаттар үшін temperature режимі қандай болуы тиімді?
Төмен (≈0.1–0.3), тұрақты әрі нақты жауаптар үшін
Өте жоғары (≈1.5), барынша шығармашылық үшін
Әр сұраныс сайын кездейсоқ мән
Әрқашан 1.0, тапсырмаға қарамастан
Temperature мәтінге әсер етпейді
LLM жауаптарындағы «галлюцинацияның» басты себебі қандай?
Фактілік дерек жоқ кезде ойдан факт құрастыру
Интернет жылдамдығының тым жоғары болуы
Құжатта кестелердің болуы
Кириллица қолдану
Қаріп өлшемінің үлкен болуы
RAG жүйелеріндегі промпт-инъекция дегеніміз не?
Құжат ішіндегі зиянды нұсқаулардың модельдің жұмысын өзгертуі
Сұранысты жібермес бұрын шифрлау
Сервердің кездейсоқ тоқтап қалуы
Құжаттарды индекстеуді жылдамдату
Жауапқа суреттер қосу
RAG жүйесінде дереккөз болмаған жағдайда қандай мінез-құлық қауіпсіз?
«Дерек/дереккөз жоқ» деп ашық айту, ойдан қоспау
Ситемесіз ойдан дерек құрастыру
Әрқашан «Иә» деп жауап беру
Эмоциялардан тұратын жауап беру
Пайдаланушымен байланысты үзу
No-code жасанды интеллекттің негізгі мақсаты қандай?
Бағдарламалаусыз жасанды интеллект модельдерін құруды жеңілдету
Жаңа бағдарламалау тілдерін үйрету
Ойын бағдарламаларын жасау
Компьютерлік желілерді басқару
Тек деректерді сақтау
No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несімен ерекшеленеді?
No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/бағдарламалау
No-code Python талап етеді, Low-code — жоқ
No-code тек оффлайн жұмыс істейді, Low-code — тек онлайн
No-code — IT мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға
Айырмашылығы жоқ
No-code платформалардың басты артықшылығы қандай?
Жылдам әрі қолжетімді модель құру мүмкіндігі
Бағдарламалау тілін толық меңгеру қажет
Тек қана зерттеу үшін қолданылады
Қолдану өте қиын
Арнайы құрылғылар қажет
No-code платформаларының негізгі пайдаланушылары кімдер?
Техникалық емес мамандар, бизнес өкілдері
Тек қана IT-инженерлер
Ойын жасаушылар
Желілік әкімшілер
Тек ғылыми қызметкерлер
No-code AI платформасында GUI (графикалық интерфейс) не үшін қолданылады?
Модель құру процесін визуалды түрде жеңілдету үшін
Тек код жазуды жеделдету үшін
Тек қана деректерді жасыру үшін
Интернетті басқару үшін
Бағдарламалау тілдерін үйрету үшін
AutoML қызметтері no-code платформасында қандай рөл атқарады?
Модельдерді автоматты түрде үйрету және баптау
Тек деректерді жоюға арналған
Қолданушыларды тіркеуге арналған
Интернет жылдамдығын тексеру үшін
Бағдарламалаушыларды алмастыру үшін
No-code платформасында модельдің өнімділігін қалай тексеруге болады?
Метрикалар арқылы (accuracy, precision, recall)
Компьютердің жылдамдығына қарап
Интернеттің сапасын өлшеу арқылы
Бағдарламалау тілін ауыстыру арқылы
Операциялық жүйені жаңарту арқылы
No-code платформалары қай салада көбірек қолданылады?
Маркетинг, қаржы, медицина
Тек ойын саласында
Тек ғарыш саласында
Тек әскери қолдануда
Тек кітап шығару үшін
No-code платформаларында дайын шаблондардың рөлі қандай?
Қолданушыға тез нәтижеге жетуге көмектеседі
Модельдерді жоюға көмектеседі
Қосымшаңы баптауғады
Артық код қосады
Тек әдемілік үшін
No-code платформасында дайын интеграциялар не үшін қажет?
Әртүрлі сервистермен оңай байланыс орнату үшін
Код көлемін үлкейту үшін
Интернетті өшіру үшін
Бағдарламалау тілін үйрету үшін
Компьютерді өшіру үшін
No-code AI платформасының басты шектеуі қандай?
Икемділіктің аз болуы және күрделі модельдерге жарамсыздығы
Өте қымбат құрылғы талап етеді
Кодты көп жазуды талап етеді
Интернетсіз жұмыс істей алмайды
Көп тіл білуді қажет етеді
No-code AI платформалары қай принципке негізделген?
Drag-and-drop және визуалды блоктар
Күрделі кодтық жазбалар
Тек мәтіндік консоль
Жүйелік командалар
Компьютерлік ойындар
No-code платформалары деректерді қалай өңдейді?
Автоматты түрде ішкі алгоритмдер арқылы
Қолданушы код жазады
Тек қолмен есептеу
Мәліметтерді жояды
Компьютерді өшіреді
No-code платформасының басты қауіпсіздік тәуекелі қандай?
Деректер құпиялылығы мен сыртқы сервиске тәуелділік
Компьютердің бұзылуы
Желiге қосыла алмауы
Жүйе баптауы
Экранның сынуы
No-code платформалары қолданушыдан нені талап етеді?
Саладағы білім мен дұрыс деректер
Бағдарламалау тілін жетік білу
Операциялық жүйені білу
Компьютерді жөндей алу
Құрылғыны құрастыру
No-code платформасында Explainable AI не үшін қажет?
Модель шешімдерін түсінікті қылу үшін
Жүйені өшіру үшін
Бағдарламалауды қиындату үшін
Интернетті қосу үшін
Құрылғыны жылдамдату үшін
No-code AI платформасында модельді енгізу қалай жүзеге асады?
API немесе дайын интеграция арқылы
Тек қолмен код енгізу арқылы
Компьютерді қайта қосу арқылы не істеуге болады?
Компьютерді қайта қосу арқылы
Желіні өшіру арқылы
Бағдарламалау тілін өзгерту арқылы
No-code AI платформалары не үшін мониторинг жүргізеді?
Модельдің сапасы мен өнімділігін бақылау үшін
Компьютердің температурасын өлшеу үшін
Ойын орнату үшін
Интернет бағасын қадағалау үшін
Жүйені қайта іске қосу үшін
No-code платформаларын қолданудың экономикалық артықшылығы қандай?
Қаржылық шығынды азайтады
Өте қымбат етеді
Уақытты көбейтеді
Қызметкерлер санын арттырады
Қолдануды қиындатады
No-code платформасының визуалды редакторлары не істейді?
Қолданушыға блоктарды сүйреп модель құруға мүмкіндік береді
Кодты автоматты жояды
Тек деректерді көшірмелейді
Интернетке қосылуды тоқтатады
Тек әдемілік үшін
No-code платформасы арқылы жасалған шешімдер қайда енгізілуі мүмкін?
Веб-қосымшаларға, мобильді қосымшаларға
Тек принтерге
Тек антивирусқа
Тек ойындарға
Тек мәтіндік файлға
No-code платформасының басты миссиясы қандай?
Кез келген адамға ЖИ құралдарын қолжетімді ету
Тек IT мамандарына бағыттау
Тек университеттерде қолдану
Тек зерттеушілерге арнау
Тек ойын жасау
No-code платформасы бизнеске қандай көмек береді?
Деректерге негізделген шешімдерді тез қабылдауға көмектеседі
Бизнес шығынын арттырады
Клиенттерді азайтады
Тек ойын ойнауға көмектеседі
Тек серверді өшіреді
No-code платформасының болашағы қалай бағаланады?
Қолданушылар санының артуымен кеңеюде
Тек азаяды
Тек ойынға қолданылады
No-code платформасы білім беру саласында қалай қолданылады?
Тек ойын ойнауға
Сабақты тоқтатуға
Компьютерді өшіруге
Студенттерді ЖИ негіздерімен таныстыруға
Жүйені жоюға
Генеративті ЖИ-дің негізгі мақсаты қандай?
Жаңа деректер объектілерін жасау (сурет, дыбыс, мәтін, видео)
Бар деректерді тек жіктеу
Компьютерлік желілерді басқару
Бағдарламалау тілдерін үйрету
Тек деректерді сақтау
GAN архитектурасында қандай екі негізгі желі қолданылады?
Генератор және дискриминатор
Энкодер және декодер
Трансформер және энкодер
Классификатор және регрессор
Деноизер және энкодер
VAE-дің негізгі ерекшелігі қандай?
Латенттік айнымалылардың үлестіруін үйреніп, жаңа үлгілерді генерациялау
Дискриминаторды алдау
Тек сурет классификациясы
Интернетке тәуелді жұмыс
Фотосуреттерді ғана өңдеу
Қай архитектура мәтіннен сурет генерациясында қазіргі таңда негізгі технология?
Диффузиялық модельдер
VAE
GAN
Тек трансформер
Логистикалық регрессия
Stable Diffusion қандай әдіске негізделген?
Latent Diffusion Models (LDM)
Auto-Encoding Variational Bayes
StyleGAN
OpenAI Jukebox
Random Forest
GAN-дағы генератордың мақсаты қандай?
Шынайы деректерге ұқсас үлгілер жасау
Классификация жүргізу
Қателіктерді түзету
Метрикаларды есептеу
Шулы деректерді жою
GAN-дағы дискриминатордың рөлі қандай?
Нақты және жалған деректерді ажырату
Жаңа деректерді генерациялау
Латенттік кеңістік құру
Қате кодты түзету
Шулы сигналдарды жою
VAE қай тәсілді қолданады?
Энкодер мен декодер арқылы ықтималдық үлестірімін үйрену
Кластерлеу
Логистикалық регрессия
Тек дискриминация
Желілік маршрутизация
Диффузиялық модельдердің басты принципі қандай?
Шуды біртіндеп алып тастап, жаңа үлгі жасау
Деректерді жою
Кодты қысқарту
Файлды көшіру
Интернетті өшіру
DALL·E моделі не істей алады?
Мәтіндік сипаттамадан сурет генерациялау
Суретті тек жіктеу
Мәтінді аудару
Тек дыбыс генерациялау
Файл сақтау
ChatGPT қай архитектураға негізделген?
Transformer
GAN
VAE
Diffusion
KNN
Генеративті ЖИ музыка саласында қай бағытта қолданылады?
Автоматты әуендер мен композициялар жасау
Тек ән мәтінін жазу
Музыканы жою
Дыбысты өшіру
Құлаққап жасау
Генеративті ЖИ бейне жасауда қандай мүмкіндіктер береді?
Жаңа бейнелер генерациялау, видеоны толықтыру
Тек бейнені қысқарту
Файлды жою
Мониторды өшіру
Қате кодты түзету
StyleGAN қандай салада кеңінен қолданылады?
Келесі әрекетті анықтаңыз: Дыбысты өңдеу.
Дыбысты өңдеу – дыбыс сигналдарын өзгерту, жақсарту немесе өңдеу процесі.
Дыбысты өңдеу – тек қана бейнені өңдеу процесі.
Дыбысты өңдеу – мәтінді теру процесі.
Дыбысты өңдеу – интернетке қосылу процесі.
Келесі әрекетті анықтаңыз: Мәтінді аудару.
Мәтінді аудару – бір тілдегі мәтінді басқа тілге аудару процесі.
Мәтінді аудару – мәтінді өңдеу бағдарламасы.
Мәтінді аудару – мәтінді қысқарту әдісі.
Мәтінді аудару – мәтінді суретке айналдыру тәсілі.
Келесі әрекетті анықтаңыз: Файл шифрлау.
Файл шифрлау – файлдағы ақпаратты құпия сақтау үшін оны арнайы кодпен өзгерту процесі.
Файл шифрлау – файлды интернетке жүктеу процесі.
Файл шифрлау – файлды басып шығару процесі.
Файл шифрлау – файлды жою процесі.
Келесі әрекетті анықтаңыз: Желі маршрутизация.
Желі маршрутизация – желі арқылы деректерді дұрыс бағыттау процесі.
Желі маршрутизация – деректерді шифрлау процесі.
Желі маршрутизация – желідегі құрылғыларды қосу процесі.
Желі маршрутизация – интернетке қосылу процесі.
