Câu đố giải thích về mô hình AI

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Thành phần nào của ứng dụng AI chính là mô hình học máy?
   • Một hệ thống toán học ánh xạ đầu vào thành đầu ra với cấu trúc và các tham số đã học
   • Giao diện người dùng chứa mọi tính năng của sản phẩm
   • Một tập hợp các trang web mà người mẫu được phép truy cập
   • Tài liệu chính sách xác định cách một nhóm sử dụng AI
2. Một nhóm có giới hạn độ trễ cố định là 100 ms. Trong phần thi minh họa của hướng dẫn, thí sinh nào đáp ứng được?
   • 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. Mục nào là siêu tham số chứ không phải tham số đã học?
   • 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. Hệ thống tìm kiếm cung cấp tài liệu được truy xuất cho mô hình tại thời điểm truy vấn. Những gì thay đổi mà không cần đào tạo lại?
   • 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. Nhà phát triển tinh chỉnh mô hình trên các ví dụ bổ sung. Những thay đổi gì?
   • 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