Font size
WorksheetsNhóm 1: Chọn câu (35 câu) - CDR 1.1 - DE
Total questions: 102
Worksheet time: 51mins
Tác động tiềm ẩn nào của AI đối với thị trường lao động?
Gia tăng lao động thủ công
Dịch chuyển mất việc làm
Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ
Suy giảm năng suất
Thành phần nào là yếu tố quan trọng giúp nhận diện giọng nói trong loa thông minh?
Mã hóa dữ liệu
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Công nghệ Blockchain
Đơn vị xử lý đồ họa (GPU)
Nguyên tắc giao tiếp nào hiệu quả nhất để đảm bảo sự rõ ràng trong một dự án dữ liệu?
Lắng nghe chủ động
Nói nhanh
Sử dụng thuật ngữ kỹ thuật
Thuyết trình độc thoại
Chiến lược nào hiệu quả nhất để khởi xướng các dự án AI trong một công ty?
Bắt đầu với một dự án thí điểm để chứng minh khả năng của AI
Thiết lập một nhóm công tác AI để giám sát sáng kiến
Chỉ dựa vào chuyên gia tư vấn AI bên ngoài cho tất cả các dự án
Tích hợp ngay AI vào tất cả các quy trình mà không thử nghiệm
Học máy là gì?
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
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
Quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu để làm cho nó phù hợp với phân tích
Các thành phần phần cứng cho phép hệ thống AI xử lý thông tin
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 giải pháp AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh?
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Nhà thiết kế (UX Designer)
Kỹ sư phần mềm (Software Engineer)
Quản lý sản phẩm (Product Manager)
Vai trò nào trong nhóm AI chịu trách nhiệm duy trì tính toàn vẹn của các bộ dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu?
Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Quản lý sản phẩm (Product Manager)
Khi sử dụng Sách hướng dẫn Chuyển đổi AI để giúp công ty trở nên thành thạo trong AI, bước quan trọng nào sau đây là cần thiết?
Xác định và ưu tiên các cơ hội sử dụng AI trong công ty
Chỉ tập trung vào việc tăng cường hiện diện trên mạng xã hội của công ty
Phát triển một dòng sản phẩm tiêu dùng mới
Giảm số lượng nhân viên để cắt giảm chi phí
Một cơ hội quan trọng mà AI mang lại cho các nền kinh tế đang phát triển là gì?
Xóa bỏ thất nghiệp hoàn toàn
Tăng cường năng suất nông nghiệp thông qua canh tác chính xác
Giải quyết tất cả các vấn đề sức khỏe
Giảm nhu cầu về năng lượng
Tình huống nào sau đây được coi là thất bại của học máy do overfitting?
Mô hình dự đoán dữ liệu kiểm tra với độ chính xác giống như dữ liệu huấn luyện
Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa được biết tới
Mô hình có độ thiên lệch thấp và phương sai cao
Mô hình sử dụng quy tuyến tính đơn giản cho vấn đề phi tuyến
Thuật ngữ nào mô tả lỗi thiên lệch xảy ra khi mô hình quá đơn giản, chẳng hạn sử dụng mô hình tuyến tính cho dữ liệu phức tạp?
Phương sai cao
Overfitting (quá khớp)
Suy tiêu biến của Gradient
Underfitting (chưa khớp)
Trong quy trình PACE, trọng tâm chính trong giai đoạn Lập kế hoạch là gì?
Triển khai mô hình cuối cùng
Đánh giá hiệu suất của mô hình
Định nghĩa phạm vi và mục tiêu của dự án
Thu thập và phân tích dữ liệu
Trong quy trình PACE, thuật ngữ nào dùng để chỉ giai đoạn tập trung vào việc thu thập thông tin và hiểu biết về dữ liệu?
Tiền xử lý (Pre-processing)
Xử lý (Processing)
Phân tích (Analysis)
Thu thập (Crawling)
Điều gì là cần thiết để đảm bảo rằng tất cả các thành viên trong nhóm đều đồng thuận và hiểu rõ vai trò của mình trong dự án?
Sự nhầm lẫn (Confusion)
Sự im lặng (Silence)
Sự rõ ràng (Clarity)
Hỗn loạn (Chaos)
Một cách quan trọng cho thấy giao tiếp hiệu quả thúc đẩy quy trình PACE là gì?
Loại bỏ sự trùng lặp công việc
Thiết lập mục tiêu dự án rõ ràng
Tạo thêm công việc cho các thành viên trong nhóm
Giảm nhu cầu tổ chức các cuộc họp
Nguyên tắc không gây hại khi làm việc với dữ liệu được gọi là gì?
Thiện ích (Beneficence)
Không gây hại (Nonmaleficence)
Sự khai thác (Exploitation)
Thiên lệch (Bias)
Kỹ năng kỹ thuật nào phổ biến nhất khi nhắc đến phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nghề nghiệp khác nhau?
Quản lý thời gian (Time management)
Nói trước công chúng (Public speaking)
Quản lý dự án (Project management)
Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization)
Khả năng chiến lược của một người trong việc ảnh hưởng đến quyết định của các bên liên quan trong lĩnh vực dữ liệu được mô tả bằng thuật ngữ nào?
Thuyết phục (Persuasion)
Lập trình (Coding)
Lưu trữ (Storage)
Phân tích (Analysis)
Điều gì dưới đây là thiết yếu để hiệu quả với các nhóm AI liên quan đến cách tiếp cận của họ đối với dữ liệu?
Chuyên môn hóa triển khai mô hình AI
Biết cách lập trình các thuật toán AI
Thành thạo cấu hình phần cứng AI
Hiểu các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu của AI
Trong học có giám sát, thuật ngữ dùng để chỉ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình là gì?
Điều chỉnh (Tuning)
Huấn luyện (Training)
Chuẩn bị (Preparing)
Kiểm thử (Testing)
Nguồn tài nguyên nào được coi là quan trọng nhất để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn xin việc?
Nghiên cứu công ty
Đọc tin thể thao
Xem phim
Đọc tiểu thuyết
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?
Các cuộc tấn công đối kháng thay đổi dữ liệu đầu vào để lừa dối các mô hình AI
Các cuộc tấn công đối kháng luôn yêu cầu sự can thiệp của con người để thành công
Các cuộc tấn công đối kháng được thiết kế nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình AI
Các cuộc tấn công đối kháng liên quan đến việc thay đổi trực tiếp mã của mô hình AI
Khi trình bày các phát hiện chính với khán giả, yếu tố nào dưới đây là quan trọng nhất?
Dữ liệu thống kê chi tiết mà không có bối cảnh
Thông tin nền tảng dài dòng không liên quan đến kết quả
Tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn các phát hiện
Thuật ngữ kỹ thuật quá mức
Yếu tố nào là cần thiết để giao tiếp hiệu quả về chuyển đổi AI trong một công ty?
Bộc lộ mọi mối quan tâm của các bên liên quan
Hiểu rõ các khái niệm AI
Tránh hợp tác với các đối tác bên ngoài
Chỉ tập trung vào chi tiết kỹ thuật
Mục đích của quy trình PACE trong một dự án khoa học dữ liệu là gì?
Cung cấp một phương pháp có cấu trúc để giải quyết vấn đề bằng phân tích dữ liệu
Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong mọi dự án
Tự động hóa tất cả các bước của quy trình khoa học dữ liệu
Phát triển các ngôn ngữ lập trình mới cho phân tích dữ liệu
Quy trình PACE bắt đầu bằng chữ cái nào?
A
P
E
C
Loại mạng nơ-ron nào thường được dùng nhất cho nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks)
Cây quyết định (Decision Trees)
K-Người láng giềng gần nhất (K-Nearest Neighbors)
Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks)
Tại sao dữ liệu thường được so sánh với dầu trong bối cảnh các hệ thống AI?
Dữ liệu luôn đáng tin cậy
“Dữ liệu là dầu mới”
Dữ liệu không quan trọng trong AI
Quản trị dữ liệu luôn đơn giản
Yếu tố đạo đức quan trọng nào cần cân nhắc khi phát triển các hệ thống AI cho ứng dụng thực tế?
Tối đa hóa khả năng kiếm lợi nhuận của AI
Đảm bảo tính minh bạch trong quá trình ra quyết định của AI
Chỉ tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của AI
Ưu tiên tốc độ của AI thay vì độ chính xác
Ứng dụng thực tế nào sau đây của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là hợp lý?
Tạo ra các môi trường thực tế ảo
Thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng
Tạo các bản dịch ngôn ngữ tự động cho sách
Thiết kế các thành phần phần cứng máy tính
Thuật ngữ một từ dùng để chỉ công nghệ AI mô phỏng cuộc trò chuyện của con người là gì?
Cảm biến
Nhận dạng ảnh
Chatbots
Cơ sở dữ liệu
Trách nhiệm chính nào dưới đây thuộc về một chuyên gia dữ liệu?
Phát triển chiến lược marketing
Phẫu thuật tim
Dạy các khóa học ngôn ngữ
Thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu
Yếu tố đạo đức nào quan trọng khi triển khai hệ thống AI?
Đảm bảo các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm
Tối đa hóa lợi nhuận bằng mọi giá
Cho phép AI tự quyết định mà không có giám sát của con người
Chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật của AI
Trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?
Một hình thức AI có khả năng hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện
Một loại AI tập trung vào việc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể
Một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng trò chuyện của con người
Một hệ thống AI hoạt động mà không cần can thiệp của con người
Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trách nhiệm cốt lõi của người quản lý dữ liệu là gì?
Xác định các quy định về quyền riêng tư dữ liệu áp dụng cho phân tích dữ liệu
Bỏ qua sự đồng ý của người dùng nếu dữ liệu đã được ẩn danh
Ưu tiên kiếm tiền từ dữ liệu hơn các yếu tố đạo đức
Những yếu tố nào có thể được cải thiện nhờ tự động hóa AI để thúc đẩy giá trị doanh nghiệp?
Cải thiện độ chính xác trong phân tích dữ liệu
Tăng thời gian cho nghiên cứu thị trường
Giảm tương tác khách hàng thông qua chatbot
Loại bỏ hoàn toàn lực lượng lao động con người
Mục tiêu chính mà các doanh nghiệp hướng đến khi tự động hóa các nhiệm vụ là gì?
Năng suất
Đối tác
Khách hàng
Lưu động
Giải pháp nào được đề xuất để chống lại việc mất việc làm do AI gây ra?
Không cần quan tâm đến AI
Các chương trình học suốt đời
Tăng thuế đối với các công ty AI
Không cần làm gì cả
Chọn các quy trình liên quan đến việc phát triển các sản phẩm AI như loa thông minh.
Phân tích yêu cầu
Thu thập dữ liệu
Sự lan truyền trách nhiệm
Phát triển phần mềm
Một từ: hạn chế lớn của AI liên quan đến khả năng ra quyết định là gì?
Dữ liệu
Thiên lệch
Mô hình
Phần mềm
Thuật ngữ nào được sử dụng để mô tả cách tiếp cận có hệ thống mà các công ty AI áp dụng nhằm cải thiện quy trình và kết quả?
Tối thiểu hóa
Tối đa hóa
Tối ưu hóa
Đánh giá
Thuật ngữ dùng để chỉ các video do AI tạo ra khiến người ta có vẻ đang nói hoặc làm những việc họ chưa từng làm là gì?
Hoạt hình
3D
Ảnh ba chiều
Deepfakes
Chọn tất cả các tác động bất lợi tiềm ẩn của deepfakes đối với xã hội.
Tạo điều kiện cho hoạt động tội phạm thông qua việc giả mạo cá nhân
Tăng niềm tin của công chúng vào truyền thông
Cải thiện hệ thống nhận dạng giọng nói
Tạo nền cuộc họp ảo
Những ứng dụng nào dưới đây là phổ biến trong học sâu?
Nhận dạng hình ảnh
Dự báo thời tiết
Thuật toán phân loại
Phát triển phần mềm
Thuật ngữ cho lớp mạng nơ-ron giúp giảm kích thước không gian của biểu diễn để giảm tải tính toán và số lượng tham số là gì?
Sampling
Kích hoạt
Tích chập
Pooling
Thuật ngữ dùng để chỉ quá trình làm sạch và tổ chức dữ liệu thô để phân tích là gì?
Trực quan hóa
Tiền xử lý
Mô hình hóa
Thu thập
Khả năng của hệ thống AI ra quyết định mà không cần con người can thiệp được gọi là gì?
Tự chủ
Phụ thuộc
Quản lý
Thuật ngữ nào dùng để chỉ việc rút ra hiểu biết có ý nghĩa từ lượng lớn dữ liệu thô?
Xóa (Remove)
Phân tích (Analysis)
Mã hóa (Encryption)
Lưu trữ (Storage)
Trong đạo đức AI, thuật ngữ nào mô tả nguyên tắc rằng AI không được gây hại cho con người?
Trung thành (Fidelity)
Bền vững (Sustainability)
Lợi nhuận (Profitability)
Không gây hại (Non‑maleficence)
Thuật ngữ nào dùng cho thực hành đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy cho mục đích sử dụng?
Toàn vẹn dữ liệu (Data Integrity)
Hồ dữ liệu (Data Lake)
Bảo mật dữ liệu (Data Security)
Khối lượng dữ liệu (Data Volume)
Chọn thực hành phản ánh các ưu tiên quản lý dữ liệu trong phân tích.
Giả định dữ liệu từ nguồn đáng tin cậy không cần xác thực
Thường xuyên xóa nhật ký truy cập dữ liệu
Áp dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu
Sắp xếp thuật toán (Sorting algorithms)
Trong bối cảnh các dự án AI và học máy, thuật ngữ nào chỉ việc điều chỉnh tham số mô hình để cải thiện hiệu suất?
Đánh giá (Evaluation)
Xác thực (Validation)
Khởi tạo (Initialization)
Điều chỉnh (Tuning)
Thành phần AI chính được sử dụng trong xe tự lái để nhận diện môi trường và các vật thể là gì? (Chọn 2)
Lidar
Radar
Sonar (sóng siêu âm)
GPS (định vị)
Trong giao tiếp dự án dữ liệu, thuật ngữ nào dùng cho biểu diễn trực quan của dữ liệu? (Chọn 2)
Đồ thị (Graph)
Báo cáo (Report)
Biểu đồ (Chart)
Bảng (Table)
Thuật ngữ nào dùng cho một dự án quy mô nhỏ nhằm thử nghiệm và chứng minh tiềm năng của AI trong một công ty? (Chọn 2)
Dự án thử nghiệm (Pilot)
Nguyên mẫu (Prototype)
Bản demo (Demo)
Mô hình mẫu (Mockup)
Chọn các chiến lược hiệu quả để phát triển dự án AI trong công ty. (Chọn 2)
Khuyến khích hợp tác giữa các phòng ban để đưa ra các sáng kiến AI
Bắt đầu với các dự án phức tạp để thử thách nhóm
Hình thành các nhóm học AI để chia sẻ kiến thức
Đầu tư mạnh vào công nghệ AI trước khi có kế hoạch ứng dụng rõ ràng
Thuật ngữ nào mô tả hệ thống máy tính mô phỏng bộ não con người, bao gồm các lớp nút liên kết với nhau? (Chọn 2)
Mạng nơ‑ron nhân tạo (Artificial Neural Network)
Mạng nơ‑ron (Neural Network)
Cây quyết định (Decision tree)
Hệ chuyên gia (Expert system)
Thuật ngữ mô tả một dự án AI quy mô nhỏ dùng để thử nghiệm tính khả thi và tác động của giải pháp AI trước khi triển khai trên diện rộng là gì? (Chọn 2)
Nguyên mẫu (Prototype)
Dự án thử nghiệm (Pilot)
Bản nháp (Draft plan)
Mô phỏng (Simulation)
Từ đơn mô tả kiểu lãnh đạo nào là then chốt trong việc tích hợp AI vào các nền kinh tế đang phát triển? (Chọn 2)
Tầm nhìn (Visionary)
Hợp tác (Collaborative)
Sáng tạo (Innovative)
Độc đoán (Authoritative)
Những tác động đáng kể của AI đối với các ngành công nghiệp là gì? (Chọn 2)
Tăng năng suất làm việc
Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại
Tăng phụ thuộc vào lao động thủ công
Tạo ra các thuật toán thiên lệch
Bước quan trọng trong quy trình của các dự án AI, học máy và khoa học dữ liệu là gì?
Huấn luyện mô hình (Model training)
Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization)
Phân bổ tài nguyên (Resource allocation)
Sao lưu dữ liệu (Data backup)
Khi đánh giá một dự án AI để quyết định nên xây dựng nội bộ hay mua giải pháp sẵn có, yếu tố nào cần thiết phải xem xét?
Chi phí phát triển so với giá mua
Màu sắc thương hiệu của công ty
Số lượng nhân viên trong công ty
Độ phổ biến của công nghệ trên truyền thông
Thuật ngữ dùng để chỉ việc đánh giá các tác động tiềm tàng của AI đối với các chuẩn mực đạo đức và xã hội là gì?
Hiệu suất (Performance)
Hiệu quả (Efficacy)
Đạo đức (Ethics)
An toàn (Safety)
Ngành công nghiệp nào chủ yếu tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu cho phân tích và quản lý dữ liệu?
Công nghệ (Technology)
Nông nghiệp (Agriculture)
Giải trí (Entertainment)
F&B (Food & Beverage)
Loại tổ chức nào thường tuyển dụng chuyên gia dữ liệu?
Cửa hàng tạp hóa (Grocery stores)
Công ty xây dựng (Construction firms)
Các công ty công nghệ (Technology companies)
Quán cà phê (Cafes)
Nêu tên một thư viện học máy bắt đầu bằng chữ 's'.
PyTorch
Scikit‑learn
TensorFlow
Pandas
Thư viện nguồn mở nào sau đây được sử dụng phổ biến trong các dự án deep learning?
Excel
WordPress
Photoshop
PyTorch
Một lỗi thường gặp nào trong các dự án AI có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ và ngân sách?
Đánh giá quá cao độ phức tạp của thuật toán
Chất lượng dữ liệu không đảm bảo
Thuê một nhóm đa dạng
Sử dụng công cụ mã nguồn mở
Thách thức trong việc xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu quá lớn trong một dự án AI được gọi là gì?
Không đủ dữ liệu (Data insufficiency)
Mã hóa (Encryption)
Toàn vẹn dữ liệu (Data integrity)
Quá tải (Overload)
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 (NLP)
Học máy (ML)
Mạng nơ‑ron tích chập (CNN)
Kỹ thuật AI nào chủ yếu được sử dụng trong thị giác máy tính cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh?
Mạng nơ‑ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks)
Mạng nơ‑ron tích chập (Convolutional Neural Networks)
Phân cụm K‑Means (K‑Means Clustering)
Cây quyết định (Decision Trees)
Khoa học dữ liệu và học máy ảnh hưởng đến các chức năng công việc như thế nào?
Xác định các mẫu trong dữ liệu giúp cải thiện ra quyết định
Chỉ thay thế hoàn toàn mọi vai trò con người
Giảm chất lượng quyết định bằng cách tạo thêm nhiễu
Không mang lại tác động đo lường được
Thuật ngữ một từ mô tả quy trình sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu, học từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán là gì?
Lưu trữ
Mô hình hóa
Trực quan hóa
Làm sạch
Nguồn gốc phổ biến của thiên lệch trong các hệ thống AI là gì?
Sử dụng quá nhiều điểm dữ liệu
Dữ liệu huấn luyện thiếu sự đa dạng
Sức mạnh tính toán cao
Triển khai các thuật toán phức tạp
Thuật ngữ dùng để mô tả sự đối xử không công bằng giữa các cá nhân dựa trên việc họ thuộc một nhóm nhất định trong hệ thống AI là gì?
Độ chính xác
Phân biệt đối xử
Hiệu quả
Minh bạch
Mục tiêu chính trong giai đoạn lập kế hoạch của một dự án khoa học dữ liệu là gì?
Phát triển các sản phẩm đầu cuối
Xác định phạm vi và mục tiêu của dự án
Thực hiện đánh giá và xem xét cuối cùng
Thực hiện quá trình thu thập dữ liệu
Thuật ngữ thường dùng để chỉ việc trích xuất thông tin ẩn giá trị từ một lượng dữ liệu lớn là gì?
Làm sạch dữ liệu
Nén dữ liệu
Khai phá dữ liệu
Lưu trữ dữ liệu
Một trong những vai trò chính của Nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức là gì?
Chủ yếu xử lý việc cài đặt hệ thống phần cứng và phần mềm
Thiết kế chiến lược tiếp thị cho doanh nghiệp
Chịu trách nhiệm duy trì cơ sở hạ tầng máy chủ
Phân tích xu hướng và mẫu dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh
Mục tiêu chính của các cuộc tấn công đối kháng vào hệ thống AI là gì?
Luôn cần sự can thiệp của con người để thành công
Nâng cao độ chính xác của mô hình AI
Tác động trực tiếp vào mã của mô hình AI
Thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các mô hình AI
Thách thức chính khi làm việc với dữ liệu không cấu trúc trong các dự án AI là gì?
Sự phức tạp trong xử lý dữ liệu trước khi phân tích
Khó khăn trong phân tích dữ liệu
Sự thiếu dữ liệu gán nhãn
Chi phí lưu trữ cao
Mục tiêu chính của việc sử dụng các kỹ thuật học sâu trong AI là gì?
Xử lý dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực
Cải thiện độ chính xác bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron lớn
Đơn giản hóa cấu trúc mô hình AI
Giảm chi phí phần cứng cho các phép toán AI
Những nhiệm vụ nào sau đây thường được thực hiện trong giai đoạn đánh giá mô hình của một dự án AI?
Chọn mô hình phù hợp để triển khai
Điều chỉnh siêu tham số
Kiểm tra mô hình trên dữ liệu xác thực
Thu thập dữ liệu huấn luyện bổ sung
Loại học máy nào mô tả khả năng của mạng nơ-ron trong việc cải thiện hiệu suất khi huấn luyện với nhiều dữ liệu hơn?
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 trong học máy là gì?
Học không giám sát chính xác hơn học có giám sát
Học có giám sát không cần xử lý dữ liệu trước, còn học không giám sát cần
Học có giám sát huấn luyện nhanh hơn học không giám sát
Học có giám sát sử dụng dữ liệu đã gán nhãn, còn học không giám sát sử dụng dữ liệu chưa gán nhãn
Lợi ích chính của việc sử dụng phương pháp tổng hợp (ensemble) trong học máy là gì?
Cải thiện hiệu suất mô hình
Giảm độ phức tạp của mô hình
Ngăn ngừa quá khớp
Giảm thời gian huấn luyện
Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để giảm chiều trong học máy?
Phân tích thành phần chính (PCA)
Phân rã giá trị đặc biệt (SVD)
Phân cụm k-means
Máy vector hỗ trợ (SVM)
Những ứng dụng nào sau đây là ứng dụng chính của học tăng cường?
Robot học
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Chơi game
Phân loại hình ảnh
Đâu là định nghĩa đúng nhất về "AI Tạo sinh"?
Bất kỳ ứng dụng web nào tạo ra văn bản
AI có thể tạo ra nội dung chất lượng cao như văn bản, hình ảnh và âm thanh
Hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể ánh xạ từ đầu vào A đến đầu ra B
Một dạng tìm kiếm trên web
Đâu là mô tả chính xác nhất về một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)?
Tạo văn bản bằng cách dự đoán các từ theo thứ tự ngẫu nhiên
Tạo văn bản bằng cách liên tục dự đoán từ tiếp theo
Tạo văn bản bằng cách sử dụng học có giám sát để thực hiện tìm kiếm trên web
Tạo văn bản bằng cách tìm một đối tác viết để làm việc cùng bạn
Tại sao gọi AI là công nghệ mục đích chung?
Bởi vì nó hữu ích cho nhiều tác vụ khác nhau
Bởi vì nó có thể trò chuyện
Bởi vì nó bao gồm cả học có giám sát và AI tạo sinh
Bởi vì nó có thể được truy cập thông qua web nói chung
Token là gì trong ngữ cảnh của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)?
Một đơn vị tiền điện tử dùng để thanh toán dịch vụ LLM
Phần đầu ra của LLM mang giá trị tượng trưng hơn là thực chất
Thiết bị hoặc mã kỹ thuật số để xác thực danh tính người dùng
Một từ hoặc phần của từ trong lời nhắc đầu vào hoặc đầu ra của LLM
Một người bạn viết lời nhắc cho LLM dựa trên web: "Hãy viết mô tả sản phẩm thức ăn cho chó mới của chúng tôi." Đâu là gợi ý hợp lý để cải thiện lời nhắc này?
Cung cấp cho LLM thêm ngữ cảnh về điều thú vị hoặc độc đáo của sản phẩm
Hướng dẫn về mục đích của mô tả để LLM chọn giọng điệu phù hợp
Chỉ định độ dài mong muốn của mô tả
Tất cả các trả lời khác
Bạn đang xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng. Vì sao việc giám sát hiệu suất của hệ thống sau khi triển khai là quan trọng?
Mọi sản phẩm đều nên được giám sát để theo dõi sự hài lòng của khách hàng; đây là thực hành tốt cho mọi phần mềm.
Trong trường hợp khách hàng nói điều gì đó khiến chatbot phản hồi theo cách không mong muốn, việc giám sát cho phép phát hiện vấn đề và khắc phục.
Do giới hạn về mốc kiến thức của LLM, cần liên tục giám sát mốc này và cập nhật kiến thức của LLM thường xuyên.
Nhận định này sai; nếu đánh giá nội bộ đã làm tốt thì không cần giám sát thêm.
Bạn muốn xây dựng một ứng dụng để trả lời các câu hỏi dựa trên thông tin tìm thấy trong email của mình. Kỹ thuật nào phù hợp nhất?
Tinh chỉnh một mô hình LLM đã được đào tạo trước trên email của bạn.
Nhắc lệnh (không có RAG), lặp lại nhắc cho đến khi LLM đưa ra câu trả lời đúng.
Tiền huấn luyện một mô hình LLM trên email của bạn.
RAG, trong đó LLM được cung cấp ngữ cảnh bổ sung bằng cách truy xuất các email liên quan đến câu hỏi.
Bạn đang chuẩn bị một bài thuyết trình về công nghệ và nhờ một LLM giúp tìm một câu trích dẫn truyền cảm hứng. Nó đưa ra câu này: “Và đó là ý nghĩa của máy tính đối với tôi. Máy tính đối với tôi là công cụ đáng chú ý nhất mà chúng ta từng phát minh ra, và nó tương đương với một chiếc xe đạp cho trí óc của chúng ta.” – Steve Jobs. Bạn nên làm gì tiếp theo?
Vì LLM có thể sinh thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách tìm kiếm các nguồn khác (chẳng hạn như trên web) để xác minh Steve Jobs có thực sự nói điều này hay không.
Vì LLM có thể sinh thông tin sai lệch, hãy kiểm tra lại câu trích dẫn này bằng cách hỏi LLM xem có chắc Steve Jobs đã nói điều này không.
Không dùng câu trích dẫn này vì LLM có thể tạo ra nội dung độc hại.
LLM đã học từ văn bản trên internet, nên có thể tin rằng câu trích dẫn này xuất hiện trên nhiều trang web và sử dụng nó trong bài thuyết trình.
Trong video, chúng tôi mô tả dùng học có giám sát hoặc quy trình phát triển dựa trên lời nhắc để xây dựng bộ phân loại cảm xúc đánh giá nhà hàng. Phát biểu nào sau đây về phát triển dựa trên lời nhắc là đúng?
Nếu muốn phân loại đánh giá là tích cực, trung tính hoặc tiêu cực (3 kết quả đầu ra), thì không thể viết lời nhắc để làm vậy vì LLM chỉ có thể tạo ra 2 đầu ra.
Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ không gán nhãn.
Phát triển dựa trên lời nhắc nói chung nhanh hơn nhiều so với học có giám sát.
Phát triển dựa trên lời nhắc yêu cầu bạn thu thập hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ được gán nhãn.
Bạn đang làm việc với việc sử dụng LLM để tóm tắt các báo cáo nghiên cứu. Giả sử một báo cáo trung bình chứa khoảng 6,000 từ. Xấp xỉ LLM sẽ cần bao nhiêu token để xử lý 6,000 từ đầu vào? Giả sử 1 token = 3/4 từ, hoặc tương đương, 1 từ ≈ 1.333 token.
4,500 token (6,000 * 3/4)
8,000 token (khoảng 6,000 * 1.333)
6,000 token
14,000 token (khoảng 6,000 * 1.333 + số từ gốc 6,000)
Ý tưởng sử dụng một LLM như một "reasoning engine" (công cụ suy luận) đề cập đến điều gì?
Tiền huấn luyện LLM trên rất nhiều văn bản để nó có được khả năng suy luận chung.
Sử dụng LLM để chơi các trò chơi đòi hỏi suy luận phức tạp (như cờ vua) nhằm kết quả đầu ra của nó là các nước đi trong trò chơi.
"Reasoning engine" chỉ là thuật ngữ khác của RAG.
Sử dụng LLM không như một nguồn thông tin, mà để xử lý thông tin khi ta cung cấp bối cảnh cần thiết cho nó thông qua các kỹ thuật như RAG.
Một công ty thương mại điện tử đang xây dựng một ứng dụng phần mềm để chuyển email tới bộ phận phù hợp (May mặc, Điện tử, Thiết bị gia dụng, v.v.). Họ muốn thực hiện điều này với một mô hình nhỏ, 1 tỷ tham số, và cần độ chính xác cao. Kỹ thuật nào sau đây là phù hợp?
Tiền huấn luyện một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ ví dụ email và bộ phận thích hợp.
Tinh chỉnh một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1 tỷ ví dụ email và bộ phận thích hợp.
Tinh chỉnh một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1,000 ví dụ email và bộ phận thích hợp.
Tiền huấn luyện một mô hình 1 tỷ tham số trên khoảng 1,000 ví dụ email và bộ phận thích hợp.
Bằng cách cung cấp các nguồn thông tin đáng tin cậy cho LLM thông qua RAG, chúng ta có thể giảm nguy cơ tạo ra thông tin sai lệch (hallucination) không?
Đúng, bởi vì LLM hiện bị hạn chế chỉ xuất ra các đoạn văn bản chính xác như được viết trong tài liệu được cung cấp mà chúng ta tin cậy.
Sai, bởi vì việc cung cấp thêm thông tin chỉ khiến LLM bối rối hơn và làm nó dễ tạo ra thông tin sai lệch hơn.
Đúng, bởi vì RAG cho phép LLM suy luận thông qua thông tin chính xác được truy xuất từ một nguồn đáng tin cậy để đi đến câu trả lời đúng.
Sai, bởi vì LLM đã học từ rất nhiều văn bản trên internet, vậy thêm một đoạn văn ngắn nữa vào lời nhắc như trong RAG sẽ không tạo ra khác biệt có ý nghĩa nào.
Mối quan hệ giữa AI, tác vụ, và công việc là gì?
Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa các công việc, chứ không phải các tác vụ.
Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa các tác vụ, chứ không phải công việc.
Công việc bao gồm nhiều tác vụ. AI tự động hóa các tác vụ, chứ không phải công việc.
Tác vụ bao gồm nhiều công việc. AI tự động hóa các công việc, chứ không phải các tác vụ.
Một người nhắc một LLM như sau: "Vui lòng tóm tắt 10 tin bài hàng đầu sáng nay, mỗi tin 100 từ, theo cách phù hợp cho một bản tin." Lý do chính khiến điều này khó có khả năng hoạt động là gì?
Yêu cầu một danh sách 10 mục nghĩa là chúng ta đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, điều mà LLM xử lý kém.
Độ dài của lời nhắc ngắn, và 10 câu chuyện là quá nhiều.
Lời nhắc cần cung cấp thêm ngữ cảnh về loại bản tin (công nghệ, tin tức chung, v.v.).
Do giới hạn kiến thức, LLM sẽ không có quyền truy cập vào tin tức mới nhất.
