NEW
Font size
WorksheetsСуммаризация туралы сұрақтар
Total questions: 21
Worksheet time: 11mins
Экстрактивті суммаризация дегеніміз не?
Құжатқа суреттер қосу
Мәтіндегі барлық сандарды өшіру
Мәтіннен негізгі сөз тіркестерін/сөйлемдерді өзгеріссіз таңдау
Құжатты басқа тілге толық аудару
Мәтіннен тыс жаңа мәтін генерациялау
Абстрактивті суммаризация дегеніміз не?
Алғашқы үш абзацты өзгеріссіз көшіру
Мәтіндегі сөз жиілігін есептеу
Құжатты оқып, жауап бермеу
Сөйлемдерді әліпби ретімен сұрыптау
Мәтінді қысқаша, бірақ мағынасын сақтап, өз сөзімен баяндау
Суммаризациядағы «faithfulness» (шынайылық) нені білдіреді?
Қорытынды мазмұны дереккөзге сәйкес келуі, ойдан қоспауы
Рифма және стильдің болуы
Қорытындыдағы сөйлемдер санының аз болуы
Жауаптың ең үлкен ұзындығы
Түрлі түсті тақырыптардың болуы
Суммаризацияны эталон бойынша бағалау үшін қандай метрика қолданылады?
PSNR
mAP
WER
ROUGE
IoU
Ұзақ құжатты «map-reduce» суммаризациялау дегеніміз не?
Құжат бөліктерін жеке-жеке қысқаша баяндап, соңында біріктіру
PDF файлды бұлтқа параллель жүктеу
Құжатты оқымай бірден сығу
Абзацтарды ұзындығы бойынша сұрыптау
Барлық тақырыптарды өшіру
RAG жүйесінде векторлық индекстің мақсаты қандай?
Мәтін эмбеддингтері бойынша (мағыналық векторлар) жылдам іздеу
Модельге сұраныстарды шифрлау
Есеп беруде диаграммалар салу
Құжаттағы сөздер санын есептеу
Пайдаланушы құпиясөздерін сақтау
Мәтін эмбеддингі дегеніміз не?
Мәтін мағынасын үздіксіз кеңістікте сипаттайтын сандық вектор
Сыртқы сайттарға сілтемелер тізімі
Қаріп пен мәтін өлшемін сипаттау
Кездейсоқ бірдей ұзындықтағы таңбалар жиыны
Құжаттың резервтік көшірмесі
LLM-де инструкциялық қалыпқа келтіру (instruction tuning) не үшін қажет?
Модельдің нұсқауларға, форматқа және стильге дұрыс бағынуы үшін
Цитат қолдануға тыйым салу үшін
Параметрлер санын екі еселеу үшін
Токенизацияны стеммингпен ауыстыру үшін
Модельді тек сандарға оқыту үшін
Top-k параметрі генерацияда не істейді?
Корпустан стоп-сөздерді өшіру
Оқытуды инференспен ауыстыру
Келесі токенді тек k ең ықтимал нұсқадан таңдау
Контекст ұзындығын k есе үлкейту
Салмақтарды жиі жаңарту
«Жақсы» промптта міндетті түрде не болуы керек?
Рөл, мақсат, контекст, жауап форматы және шектеулер (ойдан қоспау)
Тыныс белгілерінсіз жауап беру талабы
Кестелер мен тізімдерге тыйым
Интернеттен алынған кездейсоқ цитаталар
Тек бір кілттік сөз
Сұраныстың «қайта тұжырымдауға төзімділігі» нені білдіреді?
Бір тапсырманың түрлі формулировкасында да жауап сапасының тұрақтылығы
Ұзын сұраныста жауап беруден бас тарту
Эталонмен сөзбе-сөз толық сәйкестік
Жауапты автоматты түрде кез келген тілге аудару
Жауапты 50 таңбаға дейін қысқарту
Max tokens параметрі модель жауабында неге жауап береді?
Дата-орталықтар арасындағы желі жылдамдығын
Модель сөздігінің көлемін
Трансформер қабаттарының санын
Генерацияланатын жауаптың ең ұзын шегін белгілейді
Кіріс мәтіннің минималды ұзындығын
Қызметтік құжаттар үшін temperature режимі қандай болуы тиімді?
Температура мәтінге әсер етпейді
Әр сұраныс сайын кездейсоқ мән
Өте жоғары (≈1.5), барынша шығармашылық үшін
Әрқашан 1.0, тапсырмаға қарамастан
Төмен (≈0.1–0.3), тұрақты әрі нақты жауаптар үшін
LLM жауаптарындағы «галлюцинацияның» басты себебі қандай?
Құжатта кестелердің болуы
Фактілік дерек жоқ кезде ойдан факт құрастыру
Интернет жылдамдығының тым жоғары болуы
Кириллица қолдану
Қаріп өлшемінің үлкен болуы
RAG жүйелеріндегі промпт-инъекция дегеніміз не?
Жауапқа суреттер қосу
Сервердің кездейсоқ тоқтап қалуы
Құжат ішіндегі зиянды нұсқаулардың модельдің жұмысын өзгертуі
Құжаттарды индекстеуді жылдамдату
Сұранысты жібермес бұрын шифрлау
RAG жүйесінде дереккөз болмаған жағдайда қандай мінез-құлық қауіпсіз?
Пайдаланушымен байланысты үзу
«Дерек/дереккөз жоқ» деп ашық айту, ойдан қоспау
Эмодзилерден тұратын жауап беру
Әрқашан «Иә» деп жауап беру
Сілтемесіз
з болмаған жағдайда қандай мінез-құлық қауіпсіз?
Пайдаланушымен байланысты үзу
«Дерек/дереккөз жоқ» деп ашық айту, ойдан қоспау
Эмодзилерден тұратын жауап беру
Әрқашан «Иә» деп жауап беру
Сілтемесіз ойдан дерек құрастыру
No-code жасанды интеллекттің негізгі мақсаты қандай?
Ойын бағдарламаларын жасау
Бағдарламалаусыз жасанды интеллект модельдерін құруды жеңілдету
Тек деректерді сақтау
Жаңа бағдарламалау тілдерін үйрету
Компьютерлік желілерді басқару
No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несімен ерекшеленеді?
No-code тек оффлайн жұмыс істейді, Low-code — тек онлайн
No-code Python талап етеді, Low-code — жоқ
No-code — ІТ мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға
Айырмашылығы жоқ
No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/баптаулармен
No-code платформалардың басты артықшылығы қандай?
Тек қана зерттеу үшін қолданылады
Қолдану өте қиын
Жылдам әрі қолжетімді модель құру мүмкіндігі
Бағдарламалау тілін толық меңгеру қажет
Арнайы құрылғылар қажет
No-code платформаларының негізгі пайдаланушылары кімдер?
Тек қана ІТ-инженерлер
Желілік әкімшілер
Техникалық емес мамандар, бизнес өкілдері
Тек ғылыми қызметкерлер
Ойын жасаушылар
