Cara AI Belajar Kuiz

Jawapan dan penjelasan muncul semasa anda mengambil kuiz.

1. Dalam pembelajaran diselia, apakah yang termasuk dalam data latihan?
   • Hanya contoh mentah tanpa jawapan yang dilampirkan
   • Peraturan yang ditulis oleh pengaturcara untuk setiap situasi yang mungkin
   • Inputs paired with target outputs, called labels
   • Ganjaran dan penalti daripada persekitaran permainan
2. Mengumpulkan pelanggan mengikut tabiat membeli-belah yang serupa tanpa sebarang kategori yang dipratentukan ialah contoh jenis pembelajaran yang manakah?
   • Pembelajaran tanpa pengawasan
   • Pengaturcaraan berasaskan peraturan
   • Pembelajaran diselia
   • Pembelajaran pengukuhan
3. Bagaimanakah agen pembelajaran pengukuhan, seperti yang belajar bermain permainan video, bertambah baik?
   • Dengan mencuba tindakan dan belajar daripada ganjaran atau penalti
   • Dengan menghafal kod sumber permainan
   • Dengan menyalin contoh berlabel yang menunjukkan pergerakan yang betul setiap pusingan
   • Dengan menyusun permainan lepas ke dalam kelompok tanpa maklum balas
4. A model performs well on its training examples but poorly on comparable held-out examples. Which pattern does this show?
   • Kurang sesuai
   • Terlalu pasang
   • Kebocoran data
   • 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?
   • Berapa banyak tenaga elektrik yang digunakan oleh larian latihan
   • Berapa lama model mengambil masa untuk memberikan jawapan
   • Berapa banyak contoh telah dipadamkan daripada set data latihan
   • 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