Test legat de ghid · Mediu Nivel

Test generativ AI

Evaluați rezultatele generative ale AI prin mecanismul și utilizarea lor, separând faptele sursei de afirmațiile modelului și verificând acuratețea, artefactele și riscul.

Căi de ghidare aferenteIA generativă
Întrebare 1 de 8

Care ieșire ilustrează cel mai bine AI generativ așa cum este descris în ghid?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Care ieșire ilustrează cel mai bine AI generativ așa cum este descris în ghid?
    • A newly produced summary, image, audio clip or code sample
    • A fixed list of records copied without change
    • A report showing only whether a login succeeded
    • A hand-entered table with no model output
  2. How does an autoregressive text model produce a sequence, according to the guide?
    • It retrieves a complete answer from a fixed encyclopedia
    • It predicts successive tokens using the text so far
    • It denoises random pixels into a picture
    • It converts a waveform into a class label
  3. Un rezumat generat fluent include o revendicare care nu a fost găsită în sursă. Ce ar trebui să facă recenzentul?
    • Assume fluency signals accuracy
    • Remove the source to avoid comparison
    • Separate source statements from model inference and verify the claim
    • Publish it because summaries may add context
  4. Care descriere se potrivește cu generarea de imagini bazată pe difuzie din ghid?
    • A system that searches the web for a matching finished picture
    • A system that copies clip art outlines
    • A system that writes one pixel row at a time
    • A system that transforms noisy representations into samples
  5. Ce ar trebui verificat atunci când se evaluează codul generat?
    • Only whether its comments are clear
    • Whether it behaves as intended, using meaningful tests
    • Whether it was produced in one try
    • Whether the prompt contains a question mark
  6. De ce ar trebui deschisă și verificată o citare generată?
    • Citation-shaped text can refer to a source that does not exist
    • Every model removes source details
    • A citation is always a training-data license
    • The guide says sources cannot support claims
  7. Which evaluation plan best follows the guide?
    • Use one preference score for text, code and images
    • Judge an output only by how polished it sounds
    • Match checks to the artifact, such as factual consistency for a summary and behavior tests for code
    • Skip review when the model version is new
  8. What information may help reproduce an output when that matters?
    • Only the user’s name
    • The color of the interface
    • Ora zilei
    • The model version, prompt, source material and settings