Questionário explicado sobre modelos de IA

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. Qual componente de um aplicativo de IA é o próprio modelo de aprendizado de máquina?
   • Um sistema matemático que mapeia entradas em saídas com uma estrutura e parâmetros aprendidos
   • Uma interface de usuário que contém todos os recursos do produto
   • Um conjunto de sites que a modelo pode visitar
   • Um documento de política que define como uma equipe usa IA
2. Uma equipe tem um limite firme de latência de 100 ms. Na prova ilustrativa do guia, qual candidato atende?
   • Modelo B com precisão de 94% e 400 ms
   • Modelo A com precisão de 92% e 30 ms
   • Nenhum dos dois, porque a precisão deve ser de 100%
   • Ambos, porque pontuam acima de 90%
3. Qual item é um hiperparâmetro em vez de um parâmetro aprendido?
   • Um valor de peso ajustado durante o treinamento
   • Um coeficiente que o modelo ajustado usa para uma entrada
   • Um limite de profundidade de árvore selecionado por meio de validação
   • Uma previsão retornada para um exemplo
4. Um sistema de pesquisa fornece um documento recuperado a um modelo no momento da consulta. O que muda sem reciclagem?
   • Ele necessariamente treina novamente os pesos do modelo
   • Ele ajusta o modelo em cada consulta
   • Altera permanentemente a versão do modelo
   • Adiciona evidências disponíveis sem alterar os pesos do modelo
5. Um desenvolvedor ajusta um modelo com exemplos adicionais. O que muda?
   • Pesos do modelo, sem garantir que as informações sejam atuais
   • Apenas o texto recuperado para uma consulta
   • A interface de usuário do aplicativo, mas nunca o modelo
   • O conjunto de validação, mas não o comportamento do modelo
6. Uma equipe adapta um modelo básico a uma nova tarefa de documento. Qual afirmação sobre essa reutilização é correta?
   • É necessariamente o primeiro modelo de IA já construído
   • Pode ser adaptado a múltiplas tarefas, mas ainda precisa de avaliação
   • É apenas um modelo para construção civil
   • Ele deve ser ajustado antes de poder responder a qualquer prompt
7. Por que uma equipe deveria reavaliar após alterar uma versão do modelo?
   • As interfaces sempre mudam sempre que as versões mudam
   • Uma nova versão torna desnecessárias as medições de latência
   • O comportamento pode mudar mesmo enquanto as interfaces permanecem estáveis
   • Um nome de modelo prova que é mais preciso
8. Como uma equipe deve escolher entre modelos candidatos para uma aplicação definida?
   • Selecione a maior contagem de parâmetros por padrão
   • Use uma pontuação do placar sem verificar seus erros
   • Escolha a versão mais recente sem testar
   • Compare entradas representativas, erros e restrições operacionais e, em seguida, prefira a opção mais simples e adequada