एआई मॉडल समझाए गए प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. एआई एप्लिकेशन का कौन सा घटक मशीन-लर्निंग मॉडल ही है?
   • एक गणितीय प्रणाली एक संरचना और सीखे गए मापदंडों के साथ इनपुट को आउटपुट में मैप करती है
   • एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस जिसमें प्रत्येक उत्पाद सुविधा शामिल है
   • वेबसाइटों का एक सेट जिस पर मॉडल को जाने की अनुमति है
   • एक नीति दस्तावेज़ जो परिभाषित करता है कि एक टीम एआई का उपयोग कैसे करती है
2. एक टीम के पास 100 एमएस विलंबता सीमा होती है। गाइड के उदाहरणात्मक परीक्षण में कौन सा अभ्यर्थी इस पर खरा उतरता है?
   • 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. कौन सा आइटम सीखे गए पैरामीटर के बजाय हाइपरपैरामीटर है?
   • 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. एक खोज प्रणाली क्वेरी समय पर एक मॉडल को पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ प्रदान करती है। पुनः प्रशिक्षण के बिना क्या परिवर्तन होता है?
   • 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. एक डेवलपर अतिरिक्त उदाहरणों पर एक मॉडल को बेहतर बनाता है। कौन सा शुल्क?
   • 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