wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Câu hỏi Ôn tập và Đáp án Gợi ý

Total questions: 28

Worksheet time: 14mins

Name
Class
Date
1.

Sự khác biệt cốt lõi giữa cơ chế hoạt động của Google và mô hình AI sinh tạo (LLM) là gì?

a)

LLM lưu trữ kiến thức cố định

b)

Google truy xuất dữ liệu có sẵn

c)

Google dự đoán chuỗi từ tiếp theo

d)

LLM tìm kiếm thông tin sẵn có

2.

Vì sao AI thường được ví như "Nhà Tiên tri" thay vì "Giáo sư biết tuốt"?

a)

AI dự đoán theo xác suất thống kê

b)

AI ghi nhớ toàn bộ kho dữ liệu

c)

AI chỉ trả lời bằng nguồn chính thức

d)

AI có đáp án đúng tuyệt đối

3.

Ba bước kỹ thuật cơ bản trong quá trình sinh tạo của LLM gồm những gì?

a)

Truy vấn, lập chỉ mục, trả về

b)

Thu thập, lọc, chuẩn hóa

c)

Lưu trữ, tìm kiếm, xếp hạng

d)

Mã hóa, hàm xác suất, tính ngẫu nhiên

4.

"Bài toán Ngữ cảnh" xảy ra khi nào trong tương tác với AI sinh tạo?

a)

Prompt thiếu dữ liệu định hướng

b)

Tập dữ liệu huấn luyện quá nhỏ

c)

LLM quá nhiều tham số

d)

Ngôn ngữ tự nhiên không rõ ràng

5.

Chuyển đổi tư duy từ "Tư duy Google" sang "Tư duy Nhà Tiên tri" hàm ý điều gì ở người dùng?

a)

Luôn tra cứu nguồn chính thức

b)

Tránh dùng mô tả chi tiết trong prompt

c)

Chủ động dẫn dắt và cung cấp ngữ cảnh

d)

Chỉ mong nhận đáp án hoàn hảo

6.

"Dùng AI như Máy Photocopy" là kiểu tư duy nào dưới đây?

a)

Kiểm soát vai trò Cơ trưởng

b)

Làm hộ, mong kết quả hoàn hảo

c)

Dẫn dắt, viết tiếp logic rõ ràng

d)

Mô phỏng tương lai VUCA

7.

Trong mô hình "Cơ trưởng - Cơ phó", vai trò nào chịu trách nhiệm ra quyết định cuối cùng và kiểm soát rủi ro?

a)

Cơ trưởng dẫn dắt và chịu trách nhiệm

b)

Cơ phó tính toán không lỗi ảo giác

c)

LLM tự động quyết định tối ưu

d)

Người dùng nhường quyền cho AI

8.

Phát biểu nào mô tả đúng mối quan hệ giữa chất lượng dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra khi dùng AI?

a)

Input kém vẫn ra Output chính xác

b)

Output quyết định chất lượng Input

c)

Input không ảnh hưởng Output

d)

Input kém dẫn đến Output kém

9.

Tính ngẫu nhiên (Stochasticity) trong sinh tạo có vai trò gì?

a)

Xác định duy nhất một đáp án

b)

Loại bỏ mọi sai số trong kết quả

c)

Tạo đa dạng nhưng có thể thiếu nhất quán

d)

Bảo đảm tính chính thức của nguồn

10.

Nguyên tắc "Simulation over Search" nhấn mạnh điều nào sau đây trong ra quyết định bằng AI?

a)

Tạo các kịch bản tương lai để chuẩn bị

b)

Tìm kiếm câu trả lời có sẵn trên mạng

c)

Giảm sự can thiệp của con người hoàn toàn

d)

Phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử tuyệt đối

11.

Phát biểu nào phản ánh đúng tinh thần "Human Audit" ở bước cuối quy trình AI?

a)

Loại bỏ hoàn toàn yếu tố chủ quan

b)

Tăng tốc độ sinh nội dung tự động

c)

Chuyển hết trách nhiệm cho mô hình AI

d)

Thẩm định kết quả và rủi ro trước triển khai

12.

Câu nói "Nếu AI trả lời sai, đó không phải lỗi phần mềm" ám chỉ vấn đề chính nào?

a)

Thiếu dữ liệu định hướng và ngữ cảnh

b)

Mô hình quá nhỏ so với bài toán

c)

Prompt luôn phải dài và kỹ thuật

d)

Do xác suất lấy mẫu không hoạt động

13.

Trong ngữ cảnh AI hiện đại, LLM (Large Language Model) mô tả điều nào đúng nhất?

a)

Cơ sở dữ liệu văn bản lưu trữ theo chủ đề

b)

Mô hình ngôn ngữ lớn dựa dự đoán xác suất

c)

Bộ luật ngôn ngữ hình thức cho lập trình

d)

Mạng nơ-ron lớn dựa suy luận logic thuần

14.

Cơ chế Truy xuất (Retrieval) chủ yếu dùng để làm gì trong hệ AI?

a)

Mã hóa văn bản thành token để huấn luyện

b)

Tìm kiếm và trả về thông tin từ kho dữ liệu có sẵn

c)

Loại bỏ nhiễu trong dữ liệu lịch sử

d)

Tạo nội dung mới dựa xác suất dự đoán

15.

Cơ chế Sinh tạo & Dự đoán (Generative) khác với Retrieval ở điểm nào?

a)

Chỉ trả về dữ liệu đã lưu trữ sẵn

b)

Giảm độ phức tạp của mô hình ngôn ngữ

c)

Tạo nội dung mới dựa khả năng hợp lý

d)

Chỉ hoạt động trên cơ sở quy tắc cố định

16.

Mã hóa (Tokenization) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm mục đích gì?

a)

Thiết kế giao diện nhập lệnh thân thiện hơn

b)

Chuyển văn bản thành các vector số cho mô hình

c)

Tạo câu trả lời dựa vào xác suất token tiếp theo

d)

Thu thập dữ liệu theo ngữ cảnh người dùng

17.

Tính ngẫu nhiên (Stochasticity) mang lại ý nghĩa nào khi sinh văn bản bởi AI?

a)

Đảm bảo câu trả lời luôn lặp lại y hệt

b)

Cho phép đa dạng, sáng tạo qua lấy mẫu

c)

Giảm nhu cầu dữ liệu huấn luyện nâng cao

d)

Loại bỏ hoàn toàn lỗi do xác suất thấp

18.

Next Token Prediction là cơ chế cốt lõi giúp AI thực hiện điều gì?

a)

Phân loại văn bản dựa quy tắc thủ công

b)

Truy vấn cơ sở dữ liệu theo khóa chính

c)

Tối ưu hóa bộ nhớ lưu trữ nội dung

d)

Dự đoán token tiếp theo theo chuỗi xác suất

19.

Prompt (Câu lệnh) đóng vai trò gì khi làm việc với mô hình AI?

a)

Biển báo chỉ đường thu hẹp hướng đáp án

b)

Bộ nhớ dài hạn chứa dữ liệu người dùng

c)

Thuật toán tối ưu hàm mất mát cho mô hình

d)

Hệ thống kiểm thử tự động chất lượng đầu ra

20.

Tư duy Nhà Tiên tri (Predictive Advisor) kỳ vọng người dùng làm gì?

a)

Chờ AI biết câu trả lời hoàn chỉnh

b)

Chủ động định hướng dự đoán của AI

c)

Chỉ nhập dữ liệu lịch sử vào hệ thống

d)

Loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của con người

21.

Mô phỏng Tương lai (Digital Simulations) hỗ trợ lãnh đạo như thế nào?

a)

Giảm rủi ro bằng thử sai trên bản sao số

b)

Ngăn chặn sự ngẫu nhiên trong mô hình

c)

Thay thế toàn bộ quy trình vận hành thực tế

d)

Loại bỏ nhu cầu kiểm định đạo đức quyết định

22.

Doanh nghiệp AI-Native được mô tả thế nào trong tài liệu?

a)

Tập trung vào dữ liệu lịch sử hơn ngữ cảnh hiện tại

b)

Chỉ dùng AI cho các dự án thử nghiệm nhỏ lẻ

c)

Loại trừ hoàn toàn các mô phỏng ra khỏi chiến lược

d)

Tích hợp AI một cách tự nhiên, cốt lõi vào hoạt động

23.

Simulation over Search trong 5 Nguyên tắc vàng có ý nghĩa gì?

a)

Chuẩn hóa định dạng dữ liệu cho lưu trữ lâu dài

b)

Phân tích chủ đề bằng thống kê mô tả dữ liệu

c)

Mô phỏng kịch bản bản thay vì tìm kiếm thông tin

d)

Ưu tiên tìm kiếm thông tin theo từ khóa

24.

Context-Driven Data nhấn mạnh yếu tố nào của dữ liệu dự báo?

a)

Định dạng file chuẩn hóa cho truy xuất

b)

Độ sâu bối cảnh nâng chất lượng dự báo

c)

Tần suất cập nhật theo lịch sử cố định

d)

Kích thước kho dữ liệu lớn hơn mô hình

25.

Digital Stress-Test trong nguyên tắc vận hành đề cập đến hoạt động nào?

a)

Giảm độ phức tạp thông qua mã hóa token

b)

Luyện mô hình bằng các câu lệnh dài hơn

c)

Tăng tốc độ học của mô hình bằng dữ liệu mới

d)

Thử sai trên bản sao số trước khi chạy thật

26.

Human-Centric Decision xác định vai trò của con người ra sao?

a)

Con người quyết định dựa giá trị và đạo đức

b)

Mô phỏng chỉ dùng cho kiểm thử tốc độ

c)

AI tự động quyết định thay cho tất cả

d)

Dữ liệu lịch sử luôn đảm bảo chính xác

27.

Khái niệm VUCA mô tả môi trường kinh doanh với đặc trưng nào?

a)

Tập trung, Chuẩn hóa, Tối ưu, Kỷ luật

b)

Biến động, Bất định, Phức tạp, Mơ hồ

c)

Ổn định, Chắc chắn, Đơn giản, Minh bạch

d)

Tăng trưởng, Dự đoán, Tuyến tính, Rõ ràng

28.

Predictive Advisor trong Nguyên tắc vàng ám chỉ điều gì về vai trò của AI?

a)

AI là cố vấn chiến lược mang tính chủ động

b)

AI loại bỏ nhu cầu mô phỏng kịch bản

c)

AI chỉ là công cụ ghi chép thụ động

d)

AI thuần túy thay con người ra quyết định