এআই মডেল ব্যাখ্যা করা কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. AI অ্যাপ্লিকেশনের কোন উপাদানটি নিজেই মেশিন-লার্নিং মডেল?
   • একটি গাণিতিক সিস্টেম ম্যাপিং একটি কাঠামো এবং শেখা পরামিতি সহ আউটপুটগুলিতে ইনপুট দেয়
   • একটি ব্যবহারকারী ইন্টারফেস যা প্রতিটি পণ্য বৈশিষ্ট্য ধারণ করে
   • ওয়েবসাইটগুলির একটি সেট মডেলটিকে দেখার অনুমতি দেওয়া হয়েছে৷
   • একটি নীতি নথি যা সংজ্ঞায়িত করে যে একটি দল কীভাবে AI ব্যবহার করে
2. একটি দলের একটি দৃঢ় 100 ms লেটেন্সি সীমা আছে। গাইডের দৃষ্টান্তমূলক পরীক্ষায়, কোন প্রার্থী এটি পূরণ করে?
   • Model B at 94% accuracy and 400 ms
   • Model A at 92% accuracy and 30 ms
   • Neither, because accuracy must be 100%
   • Both, because they score above 90%
3. কোন আইটেমটি একটি শেখা প্যারামিটারের পরিবর্তে একটি হাইপারপ্যারামিটার?
   • A weight value adjusted during training
   • A coefficient the fitted model uses for an input
   • A tree-depth limit selected through validation
   • A prediction returned for one example
4. একটি অনুসন্ধান সিস্টেম অনুসন্ধানের সময় একটি মডেলকে একটি পুনরুদ্ধার করা নথি সরবরাহ করে। পুনরায় প্রশিক্ষণ ছাড়া কি পরিবর্তন?
   • It necessarily retrains model weights
   • It fine-tunes the model on every query
   • It permanently changes the model version
   • It adds available evidence without changing model weights
5. একজন বিকাশকারী অতিরিক্ত উদাহরণের উপর একটি মডেলকে সূক্ষ্ম সুর করে। কি পরিবর্তন?
   • Model weights, without guaranteeing the information is current
   • Only the text retrieved for one query
   • The application’s user interface but never the model
   • The validation set but not model behavior
6. A team adapts a foundation model to a new document task. Which statement about this reuse is accurate?
   • It is necessarily the first AI model ever built
   • It can be adapted to multiple tasks, but still needs evaluation
   • It is only a model for building construction
   • It must be fine-tuned before it can answer any prompt
7. Why should a team re-evaluate after changing a model version?
   • Interfaces always change whenever versions change
   • A new version makes latency measurements unnecessary
   • Behavior can change even while interfaces stay stable
   • A model name proves it is more accurate
8. How should a team choose among candidate models for a defined application?
   • Select the largest parameter count by default
   • Use a leaderboard score without checking its errors
   • Choose the newest version without testing
   • Compare representative inputs, errors and operating constraints, then prefer the simplest adequate option