Ölçeklendirme Yapay Zeka Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Scale AI, AI geliştiricileri için öncelikle hangi temel sorunu çözüyor?
   • Yüksek kalitede etiketlenmiş ve seçilmiş eğitim verileri sağlama
   • Bilgisayar çipleri tasarlama
   • Web tarayıcıları oluşturma
   • Pil üretimi
2. Scale AI ilk başladığında etiketlemeye ne tür verilere odaklandı?
   • Müzik kayıtları
   • Sürücüsüz otomobiller için görseller
   • Borsa işaretleri
   • Hava durumu uydu verileri
3. LLM'lere yönelik bir hizmet Ölçeği olan RLHF ne anlama gelir?
   • Rastgele Kütüphane Karma İşlevi
   • Rapid Logic Donanım Çerçevesi
   • İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme
   • Özyinelemeli Dil Barındırma Formatı
4. Why can expert-generated training examples help improve a model?
   • They guarantee the model will be correct on every future task
   • They remove the need to evaluate the model
   • They replace all training data with synthetic labels
   • They provide task-specific demonstrations or feedback for capabilities not well represented in available general data
5. Which platform does Scale AI identify as part of its specialized GenAI contributor ecosystem?
   • Outlier
   • MLflow Takibi
   • Birlik Kataloğu
   • Kodlama
6. Etiketlemenin ötesinde Scale hangi yapay zeka güvenlik hizmetini sunuyor?
   • Antivirüs yazılımı satmak
   • Güvenlik ve güvenilirlik için modelleri yeniden gruplandırma ve değerlendirme
   • Akıllı telefonların onarılması
   • Video oyunu grafikleri tasarlama
7. What kind of judgment data is commonly used in RLHF?
   • Only the model’s parameter file names
   • A list of GPU serial numbers
   • Human comparisons or rankings of model responses
   • Unlabeled images with no task signal
8. What is the purpose of red-teaming an AI model or system?
   • Guarantee that the system can never fail
   • Replace all model training data
   • Measure only GPU temperature
   • Probe it with adversarial or misuse scenarios to identify safety weaknesses