Wie KI lernt, Quiz

Während Sie am Quiz teilnehmen, werden Antworten und Erklärungen angezeigt.

1. Was beinhalten die Trainingsdaten beim überwachten Lernen?
   • Nur Rohbeispiele ohne angehängte Antworten
   • Von Programmierern geschriebene Regeln für jede mögliche Situation
   • Inputs paired with target outputs, called labels
   • Belohnungen und Strafen aus einer Spielumgebung
2. Ein Beispiel für welche Art von Lernen ist die Gruppierung von Kunden nach ähnlichen Einkaufsgewohnheiten ohne vordefinierte Kategorien.
   • Unbeaufsichtigtes Lernen
   • Regelbasierte Programmierung
   • Überwachtes Lernen
   • Verstärkungslernen
3. Wie verbessert sich ein Reinforcement-Learning-Agent, etwa jemand, der lernt, ein Videospiel zu spielen?
   • Indem wir Aktionen ausprobieren und aus Belohnungen oder Strafen lernen
   • Durch Auswendiglernen des Quellcodes des Spiels
   • Durch das Kopieren beschrifteter Beispiele, die in jeder Runde den richtigen Zug zeigen
   • Indem vergangene Spiele ohne Feedback in Cluster sortiert werden
4. A model performs well on its training examples but poorly on comparable held-out examples. Which pattern does this show?
   • Unteranpassung
   • Überanpassung
   • Data leakage
   • Good generalization
5. Why keep a test set separate from fitting the model and choosing its settings?
   • To estimate performance on examples not used for those development choices
   • To tune hyperparameters by repeatedly checking the final evaluation set
   • To add held-out examples to training after the choices are final
   • To check whether training predictions match their training labels
6. In the guide’s supervised training loop, what does the loss measure?
   • Wie viel Strom verbraucht der Trainingslauf?
   • Wie lange das Modell braucht, um eine Antwort zu geben
   • Wie viele Beispiele wurden aus dem Trainingsdatensatz gelöscht?
   • The numerical difference between predictions and target values
7. A text model learns to predict the next token from the preceding context. Which learning setup does the guide describe?
   • Supervised learning with separately supplied labels
   • Unsupervised clustering of the text
   • Self-supervised training that creates a prediction task from the text
   • Reinforcement learning from rewards for each token
8. A model changes its answer after seeing an example in a prompt. What can be concluded about its learned weights?
   • They must have permanently changed
   • The prompt became part of every user’s training data
   • The model cannot use examples without retraining
   • A changed response does not by itself show a weight update