Font size
WorksheetsGroup 1: AI Fundamentals (Part 1)
Total questions: 95
Worksheet time: 48mins
Which of the following is a potential effect of AI on job markets? (AI gây ra tác động gì đối với thị trường lao động?)
Job displacement (Mất việc làm)
Increased manual labor (Gia tăng lao động thủ công)
Reduced productivity (Suy giảm năng suất)
Reduction in technology reliance (Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ)
Which key component is essential for enabling voice recognition in smart speakers? (Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong loa thông minh?)
Natural Language Processing (NLP) (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Data encryption (Mã hóa dữ liệu)
Graphical Processing Unit (GPU) (Đơn vị xử lý đồ họa)
Blockchain technology (Công nghệ Blockchain)
Which principle of communication is most effective in ensuring clarity during a data project meeting? (Trong cuộc họp dự án dữ liệu, đâu là nguyên tắc giao tiếp hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng?)
Active listening (Lắng nghe chủ động)
Using technical jargon (Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật)
Monologue presentations (Thuyết trình độc thoại)
Rapid speaking (Nói nhanh)
Which of the following strategies is most effective for initiating AI projects within a company? (Chiến lược nào sau đây là hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?)
Starting with a pilot project to demonstrate AI capabilities (Bắt đầu với một dự án thử nghiệm để chứng minh khả năng của AI)
Establishing an AI task force to oversee the initiative (Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến)
Relying solely on external AI consultants for all AI projects (Chỉ dựa vào chuyên gia tư vấn AI bên ngoài cho tất cả các dự án AI)
Immediately integrating AI into all processes without testing (Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm)
What is machine learning? (Học máy là gì?)
The hardware components that enable AI systems to process information. (Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin.)
A branch of AI focused on building machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. (Một nhánh của AI tập trung vào xây dựng máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí tuệ con người.)
A subset of AI that involves the use of algorithms to allow computers to learn from and make predictions based on data. (Một nhánh của AI liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cho phép máy tính học và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.)
The process of cleaning and organizing data to make it suitable for analysis. (Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó phù hợp với phân tích.)
In an AI team, who is primarily responsible for translating business needs into technical requirements and ensuring that the AI solution aligns with business goals? (Trong một nhóm AI, ai là người chịu trách nhiệm chính trong việc chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành yêu cầu kỹ thuật và đảm bảo rằng giải pháp AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh?)
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Software Engineer (Kỹ sư phần mềm)
UX Designer (Nhà thiết kế UX)
What role in an AI team is responsible for ensuring data quality and maintaining the integrity of datasets? (Vai trò nào trong nhóm AI chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng dữ liệu và duy trì tính toàn vẹn của các bộ dữ liệu?)
Product Manager (Quản lý sản phẩm)
Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)
Which of the following is a key step in applying the AI Transformation Playbook to guide a company in becoming proficient in AI? (Khi sử dụng sách hướng dẫn Chuyển đổi AI để giúp một công ty trở nên thành thạo trong AI, bước quan trọng nào sau đây là cần thiết?)
Identifying and prioritizing AI opportunities within the company (Xác định và ưu tiên các cơ hội sử dụng AI trong công ty)
Focusing solely on increasing the company's social media presence (Chỉ tập trung vào việc tăng cường hiện diện trên mạng xã hội của công ty)
Developing a new line of consumer products (Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới)
Reducing the number of employees to cut costs (Giảm số lượng nhân viên để giảm chi phí)
What is one significant opportunity that AI presents for developing economies? (Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?)
Reducing the need for energy resources (Giảm nhu cầu tài nguyên năng lượng)
Enhancing agricultural productivity through precision farming (Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác)
Eliminating unemployment (Xóa bỏ thất nghiệp)
Solving all healthcare issues (Giải quyết tất cả các vấn đề chăm sóc sức khỏe)
Which of the following scenarios is considered a failure of machine learning due to overfitting? (Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?)
A model has low bias and high variance. (Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao.)
A model predicts the test data with the same accuracy as the training data. (Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện.)
A model performs well on training data but poorly on new, unseen data. (Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa được biết tới.)
A model uses a simple linear regression for a non-linear problem. (Mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến.)
What is the term for the error due to the bias that occurs when a model is too simple, such as assuming linearity when the data is more complex? (Thuật ngữ nào dùng để chỉ độ thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn sử dụng mô hình tuyến tính cho dữ liệu phức tạp?)
Overfitting (Quá khớp)
Underfitting (Chưa khớp)
High variance (Phương sai cao)
Gradient vanishing (Suy biến của Gradient)
In the PACE workflow, what is the primary focus during the Planning stage? (Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?)
Defining the project scope and objectives (Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án)
Deploying the final model (Triển khai mô hình cuối cùng)
Evaluating the performance of the model (Đánh giá hiệu suất của mô hình)
Collecting and analyzing data (Thu thập và phân tích dữ liệu)
In the PACE workflow, what is the term for the stage focused on gathering information and insights from data? (Trong quy trình PACE, thuật ngữ dùng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết về dữ liệu?)
Analysis (Phân tích)
Crawling (Cào dữ liệu)
Processing (Xử lý)
Modeling (Mô hình hóa)
Trong một từ, điều gì cần thiết để đảm bảo các thành viên đều hiểu rõ vai trò của mình trong dự án?
Rõ ràng
Nhầm lẫn
Hỗn loạn
Im lặng
Một cách chủ chốt mà giao tiếp hiệu quả thúc đẩy quy trình PACE là gì?
Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng
Loại bỏ sự trùng lặp công việc
Tạo thêm công việc cho thành viên
Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp
Thuật ngữ mô tả nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu là gì?
Bỏ qua quy định pháp lý
Thiên vị dữ liệu có chủ ý
Khai thác dữ liệu quá mức
Không gây hại cho cá nhân, cộng đồng
Kỹ năng nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong nhiều nghề nghiệp?
Hình dung dữ liệu
Quản lý dự án
Nói trước công chúng
Quản lý thời gian
Thuật ngữ một từ mô tả khả năng chiến lược ảnh hưởng quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực dữ liệu là gì?
Lập trình
Phân tích
Lưu trữ
Thuyết phục
Điều nào sau đây là thiết yếu cho hợp tác hiệu quả với nhóm AI về cách tiếp cận dữ liệu?
Hiểu các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu
Chuyên môn hóa triển khai mô hình
Biết lập trình thuật toán AI
Thành thạo cấu hình phần cứng
Trong học có giám sát, thuật ngữ nào dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình?
Chuẩn bị
Điều chỉnh
Kiểm thử
Huấn luyện
Nguồn tài nguyên nào quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc?
Nghiên cứu công ty
Xem thể thao
Xem phim
Đọc tiểu thuyết
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?
Luôn yêu cầu can thiệp của con người
Thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI
Nâng cao độ chính xác của mô hình AI
Thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa mô hình
Khi trình bày phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất?
Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện
Dữ liệu thống kê chi tiết không có ngữ cảnh
Thông tin nền tảng của mọi người tham gia nghiên cứu
Giải thích dài dòng về phương pháp nghiên cứu
Yếu tố quan trọng nào là cần thiết để giao tiếp hiệu quả về chuyển đổi AI trong một công ty?
Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật
Bỏ qua mối quan tâm của các bên liên quan
Tránh hợp tác với đối tác bên ngoài
Hiểu rõ các khái niệm AI
Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là gì?
Phát triển ngôn ngữ lập trình mới cho phân tích dữ liệu
Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật trong mọi dự án dữ liệu
Cung cấp phương pháp có cấu trúc để giải quyết vấn đề bằng phân tích dữ liệu
Tự động hóa tất cả bước trong quy trình khoa học dữ liệu
Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?
P
A
C
E
Loại mạng nơ-ron nào được sử dụng phổ biến nhất cho nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Mạng nơ-ron tích chập
Mạng nơ-ron hồi tiếp
K‑Lân cận gần nhất
Cây quyết định
Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu trong bối cảnh các hệ thống AI?
Không liên quan đến hạ tầng tính toán
Chỉ hữu ích khi ở dạng thô ban đầu
Cần được khai thác, tinh chế và phân phối
Có giá trị cố định và không cần xử lý
Trong triển khai hệ thống AI thực tế, yếu tố đạo đức nào quan trọng nhất để giảm thiên vị và tăng niềm tin?
Ưu tiên tốc độ của AI hơn độ chính xác
Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI
Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá
Đảm bảo minh bạch trong quá trình ra quyết định của AI
Ứng dụng thực tế nào phản ánh đúng năng lực của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?
Tạo bản dịch tự động cho sách nhiều ngôn ngữ
Thiết kế phần cứng máy tính hiệu năng cao
Thực hiện các phép toán phức tạp cực nhanh
Tạo các môi trường thực tế ảo 3D
Thuật ngữ nào mô tả công nghệ AI mô phỏng hội thoại của con người?
Nhận dạng ảnh
Cảm biến
Cơ sở dữ liệu
Chatbots
Trách nhiệm cốt lõi nào thuộc về một chuyên gia dữ liệu trong tổ chức?
Phát triển chiến lược marketing đa kênh
Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu tin cậy
Giảng dạy các khóa học ngôn ngữ
Thực hiện phẫu thuật tim không xâm lấn
Khi triển khai hệ thống AI, cân nhắc đạo đức nào sau đây nên được ưu tiên để tránh lạm dụng?
Cho phép AI tự quyết định không cần giám sát
Tối đa hóa lợi nhuận của AI bằng mọi giá
Đảm bảo hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm
Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được hiểu là gì?
Một chương trình máy tính mô phỏng cuộc trò chuyện như con người
Một hình thức AI có khả năng hiểu và học mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm
Một hệ thống AI hoạt động hoàn toàn không có can thiệp của con người
Một loại AI tập trung vào các tác vụ cụ thể định trước
Trong bối cảnh phân tích dữ liệu, trách nhiệm chính của người quản lý dữ liệu (data stewardship) là gì?
Chỉ tập trung vào tốc độ thu thập dữ liệu
Xác định các quy định bảo vệ quyền riêng tư áp dụng cho phân tích dữ liệu
Ưu tiên kiếm tiền từ dữ liệu hơn các cân nhắc đạo đức
Bỏ qua sự đồng ý của người dùng nếu dữ liệu đã ẩn danh
What is the primary goal businesses aim to achieve by automating tasks?
Mobility
Productivity
Partner collaboration
Customer
Which solutions are proposed to counteract job displacement due to AI?
Lifelong learning programs
Increased taxation for companies
Do not need to do anything
Do not need to care about AI
Select the processes involved in developing AI products like smart speakers.
Personal freedom
Requirement analysis
Data collection
Software development
In one word, what is a major limitation of AI related to its decision-making capabilities?
Data
Bias
Software
Model
What is the term for the systematic approach AI companies use to enhance their processes and results?
Optimization
Evaluation
Minimization
Maximization
What is the term for AI-generated videos that make people appear to say or do things they never did?
Deepfakes
3D
Hologram
Animation
Select all potential adverse impacts of deepfakes on society.
Facilitating criminal activities by impersonating individuals
Creating virtual meeting backgrounds
Improving speech recognition systems
Increase public trust in media
Which of the following are common applications of deep learning?
Weather forecasting
Sorting algorithms
Image recognition
Software development
What is the term for a neural network layer that reduces the spatial size of the representation to decrease the computational load and the number of parameters?
Pooling
Downsampling
Activation
Convolution
What is the term for the process of cleaning and organizing raw data for analysis?
Preprocessing
Modeling
Crawling
Visualization
What is the term for the ability of AI systems to make decisions without human intervention?
Governance
Supervision
Independence
Dependence
What is the term for deriving valuable insights from extensive collections of unprocessed data?
Analysis
Remove
Storage
Encryption
What is the term for the ethical principle that AI should not cause harm to humans?
Profitability
Safety
Productivity
Nonmaleficence
What is the term for the practice of ensuring data is accurate, consistent, and reliable for its intended use?
Data Lake
Data Integrity
Data Volume
Data Security
Select the practice that reflects data stewardship priorities in analytics.
Assuming data from trusted sources needs no validation
Sorting algorithms
Regularly deleting data access logs
Implementing encryption techniques to protect data
In the context of AI and machine learning projects, what is the term for adjusting model parameters to enhance performance?
Validation
Tuning
Evaluation
Initialization
Thành phần AI chính được sử dụng trong xe tự lái để nhận diện môi trường và các vật thể là gì? (Chọn 1)
Camera selfie độ phân giải siêu cao
Cảm biến nhiệt độ khoang động cơ
Gương chiếu hậu thông minh tích hợp AI
Lidar và Radar để cảm nhận khoảng cách
Trong giao tiếp dự án dữ liệu, thuật ngữ nào chỉ cách thể hiện dữ liệu một cách trực quan? (Chọn 1)
Biểu đồ cột và đường thể hiện dữ liệu
Báo cáo dạng văn bản dài
Tin nhắn chat nội bộ nhóm
Bảng tổng hợp dữ liệu thô
Thuật ngữ mô tả một dự án quy mô nhỏ được dùng để thử nghiệm và chứng minh tiềm năng của AI trong một công ty là gì? (Chọn 1)
Mockup giao diện người dùng
Mô hình thử nghiệm nội bộ
Prototype dùng thử nhanh
Pilot thử nghiệm có kiểm soát
Chiến lược nào hiệu quả để phát triển các dự án AI trong công ty? (Chọn 1)
Hạn chế hợp tác liên phòng ban
Bắt đầu bằng dự án rất phức tạp
Đầu tư lớn khi chưa có kế hoạch rõ
Hình thành nhóm học AI chia sẻ kiến thức
Hệ thống máy tính mô phỏng não người, gồm nhiều lớp nút liên kết với nhau, được gọi là gì? (Chọn 1)
Cơ sở dữ liệu quan hệ
Hệ thống ra quyết định cổ điển
Mạng nơ-ron nhân tạo
Hệ chuyên gia dựa trên luật
Thuật ngữ mô tả dự án quy mô nhỏ dùng để kiểm tra tính khả thi và tác động của giải pháp AI trước khi triển khai rộng là gì? (Chọn 1)
Pilot có phạm vi giới hạn
Prototype thử giao diện
Tài liệu mô phỏng lý thuyết
Bản demo trình chiếu
Một từ mô tả kiểu lãnh đạo quan trọng để tích hợp AI vào các nền kinh tế đang phát triển là gì? (Chọn 1)
Độc đoán tập trung quyền lực
Sáng tạo nhưng thiếu kế hoạch
Tầm nhìn định hướng tương lai
Hợp tác theo quy trình cứng
Tác động đáng kể của AI đối với nhiều ngành là gì? (Chọn 1)
Giảm năng suất toàn ngành
Tạo ra thuật toán thiên lệch hơn
Tăng phụ thuộc lao động thủ công
Tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại
Yếu tố nào cần thiết khi đánh giá một dự án AI để quyết định nên xây dựng nội bộ hay mua giải pháp có sẵn?
Chi phí phát triển so với giá mua
Sự phổ biến của công nghệ trên truyền thông
Màu sắc thương hiệu của công ty
Số lượng nhân viên trong công ty
Thuật ngữ nào dùng để đánh giá các tác động tiềm tàng của AI đối với các chuẩn mực đạo đức và xã hội?
Đạo đức
Hiệu quả
Hiệu suất
Hiệu dụng
Ngành công nghiệp nào chủ yếu cần đến các chuyên gia dữ liệu để phân tích và quản lý thông tin?
Công nghệ
Ban quản lý
Giải trí
Nông nghiệp
Loại tổ chức nào dưới đây thường tuyển dụng chuyên gia dữ liệu?
Các công ty công nghệ
Công ty xây dựng
Cửa hàng tạp hóa
Quán cà phê
Nêu tên một thư viện học máy bắt đầu bằng chữ 's'.
Scikit-learn
Pytorch
Pandas
Tensorflow
Thư viện mã nguồn mở nào sau đây được sử dụng phổ biến trong các dự án deep learning?
Pytorch
TensorFlow
Photoshop
WordPress
Sai lầm phổ biến nào trong các dự án AI có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ và ngân sách?
Chất lượng dữ liệu không đảm bảo
Đánh giá quá cao độ phức tạp thuật toán
Thuê một nhóm đa dạng
Sử dụng công cụ mã nguồn mở
Thuật ngữ mô tả thách thức khi xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu quá lớn trong một dự án AI là gì?
Bảo mật
Không đủ
Mã hóa
Quá tải
Từ viết tắt của lĩnh vực nghiên cứu nhằm giúp máy tính hiểu văn bản và lời nói giống như con người là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Học máy
Thị giác máy tính
Mạng nơ-ron tích chập
Kỹ thuật AI nào chủ yếu được sử dụng trong thị giác máy tính cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Phân cụm K-Means
Cây quyết định
Mạng nơ-ron hồi tiếp
Mạng nơ-ron tích chập
Khoa học dữ liệu và học máy ảnh hưởng đến các chức năng công việc như thế nào?
Thay thế toàn bộ quy trình kinh doanh hiện hữu
Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu thu thập dữ liệu
Giảm số lượng nhân viên trong mọi phòng ban
Xác định các mẫu trong dữ liệu để cải thiện quyết định
Trong lựa chọn xây dựng hay mua giải pháp AI, yếu tố nào sau đây thường bị bỏ qua nhưng quan trọng để đánh giá tổng chi phí sở hữu?
Chi phí bảo trì và tích hợp dài hạn
Màu sắc giao diện người dùng
Số lượng bài báo trên mạng xã hội
Vị trí văn phòng công ty
Máy học loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người trong các quy trình. Phát biểu nào mô tả đúng nhất vai trò này?
Giảm độ phức tạp của thuật toán bằng thủ công
Tự động hóa quyết định dựa trên dữ liệu lịch sử
Thay thế hoàn toàn mọi chức năng truyền thống
Cho phép mô hình tự chạy mà không cần dữ liệu
Thuật ngữ một từ mô tả việc dùng thuật toán để phân tích dữ liệu, học hỏi và đưa ra quyết định hoặc dự đoán là gì?
Modeling
Visualizing
Storing
Cleaning
Nguồn gốc phổ biến của thiên lệch trong hệ thống AI là gì?
Sử dụng quá nhiều điểm dữ liệu
Triển khai các thuật toán phức tạp
Training data thiếu sự đa dạng
Sức mạnh tính toán cao
Thuật ngữ mô tả việc đối xử không công bằng với cá nhân dựa trên việc họ thuộc một nhóm trong hệ thống AI là gì?
Accuracy
Efficiency
Transparency
Algorithmic bias
Mục tiêu chính trong giai đoạn lập kế hoạch của một dự án khoa học dữ liệu là gì?
Xác định phạm vi và mục tiêu dự án
Phát triển các sản phẩm đầu cuối
Triển khai quy trình thu thập dữ liệu
Thực hiện đánh giá và xem xét cuối cùng
Thuật ngữ thường dùng để mô tả việc tìm ra thông tin ẩn trong một lượng dữ liệu lớn là gì?
Data compression
Data storage
Data analysis
Data cleaning
Một vai trò chính của Nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức là gì?
Phân tích xu hướng và mẫu dữ liệu để hỗ trợ quyết định
Cài đặt phần cứng và phần mềm máy chủ
Quản trị trực tiếp hạ tầng máy chủ
Thiết kế chiến lược tiếp thị cho doanh nghiệp
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng nhằm vào hệ thống AI là gì?
Tăng độ chính xác của mô hình AI
Sửa đổi trực tiếp mã nguồn mô hình
Thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa mô hình
Luôn yêu cầu can thiệp của con người
Thách thức chính khi làm việc với dữ liệu không cấu trúc trong các dự án AI là gì?
Thiếu dữ liệu gắn nhãn
Chi phí lưu trữ cao
Khó khăn trong phân tích dữ liệu
Phức tạp trong xử lý dữ liệu trước khi phân tích
Mục tiêu chính của việc sử dụng kỹ thuật học sâu trong AI là gì?
Cải thiện độ chính xác bằng các mạng nơ-ron lớn
Giảm số lớp của mô hình để chạy nhanh
Loại bỏ nhu cầu dữ liệu huấn luyện
Tăng khả năng giải thích của mô hình
Trong giai đoạn đánh giá mô hình của một dự án AI, nhiệm vụ nào thường được thực hiện?
Chọn mô hình phù hợp để triển khai
Kiểm tra mô hình trên dữ liệu xác thực
Điều chỉnh siêu tham số chi tiết toàn bộ
Thu thập thêm dữ liệu huấn luyện mới
Loại học máy nào mô tả khả năng mạng nơ-ron cải thiện hiệu suất khi có thêm dữ liệu huấn luyện?
Học sâu
Học có giám sát
Học không giám sát
Học tăng cường
Sự khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát là gì?
Học có giám sát dùng dữ liệu gán nhãn, học không giám sát dùng dữ liệu chưa gán nhãn
Học có giám sát không cần tiền xử lý, học không giám sát luôn cần
Học không giám sát chính xác hơn học có giám sát trong mọi bài toán
Học có giám sát luôn nhanh hơn học không giám sát
Lợi ích chính của phương pháp tổ hợp (ensemble) trong học máy là gì?
Giảm thời gian huấn luyện mọi thuật toán
Ngăn ngừa overfitting trong mọi trường hợp
Cải thiện hiệu suất mô hình đáng kể
Giảm độ phức tạp mô hình tổng thể
Phương pháp nào thường dùng để giảm chiều dữ liệu trong học máy?
Phân rã giá trị riêng
Phân tích thành phần chính (PCA)
Phân cụm k-means
Máy vector hỗ trợ
Ứng dụng chính nào của học tăng cường thường được nhắc đến?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Robot học
Chơi game
Phân loại hình ảnh
Trong ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), "token" là gì?
Một đơn vị tiền điện tử dùng để trả phí dịch vụ LLM
Một thiết bị bảo mật xác thực danh tính người dùng
Một từ hoặc phần của từ trong lời nhắc hoặc đầu ra LLM
Một phần đầu ra mang giá trị thực hơn là biểu tượng
Bạn của bạn đưa lời nhắc: "Hãy viết mô tả về sản phẩm thức ăn cho chó mới của chúng tôi." Gợi ý nào hợp lý để cải thiện lời nhắc này?
Cung cấp thêm bối cảnh về điểm độc đáo của sản phẩm
Yêu cầu LLM tạo mô tả dài hơn 1.000 từ
Đề nghị LLM tự chọn mục đích sử dụng mô tả
Chỉ ra rằng mô tả phải dùng nhiều thuật ngữ chuyên sâu
Gợi ý nào giúp LLM chọn giọng điệu phù hợp khi mô tả sản phẩm mới?
Hướng dẫn mục đích: bản ghi nhớ nội bộ hay thông cáo báo chí
Yêu cầu dùng càng nhiều từ càng tốt
Đưa ví dụ về các lỗi chính tả cần tránh
Chỉ nói "viết mô tả" không thêm thông tin
Trong cải thiện lời nhắc mô tả sản phẩm, việc "chỉ định mức độ chi tiết mong muốn" giúp đạt mục tiêu nào?
Xác định dung lượng bộ nhớ của mô hình
Điều chỉnh độ sâu mô tả theo nhu cầu
Thay đổi kiến trúc mạng nơ-ron của LLM
Chặn việc sinh văn bản ngoài chủ đề
Nhận định nào KHÔNG đúng về "token" liên quan đến LLM theo tài liệu?
Là đầu ra mang giá trị biểu tượng hơn là thực chất
Là một từ hoặc phần của từ trong lời nhắc
Là một thiết bị hoặc mã số xác thực người dùng
Là một đơn vị tiền điện tử dùng để trả phí dịch vụ
Khi viết lời nhắc cho LLM, vì sao nên cung cấp bối cảnh về điều thú vị hoặc độc đáo của sản phẩm?
Để LLM xây dựng mô tả hấp dẫn và phù hợp hơn
Để giảm chi phí tính toán khi sinh văn bản
Để LLM có thêm dữ liệu huấn luyện mới
Để mô hình chuyển từ giám sát sang tạo sinh
Chọn phương án mô tả đúng về phần "token output" được nêu trong tài liệu.
Là đầu ra mang giá trị biểu tượng hơn là thực chất
Là tiền mã hóa dùng cho giao dịch trực tuyến
Là phần mô tả có độ dài cố định 256 ký tự
Là mã số dùng trong xác thực đa yếu tố
Để giúp LLM tạo mô tả "đúng giọng" cho sản phẩm, bạn nên làm gì?
Nêu rõ mục đích sử dụng: website, bản tin, báo chí
Chỉ định số lượng token chính xác cần tạo
Để mô hình tự quyết định giọng điệu phù hợp
Yêu cầu mô hình dùng thuật ngữ khó tối đa
