AI học bài kiểm tra như thế nào

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

1. Trong học có giám sát, dữ liệu huấn luyện bao gồm những gì?
   • Chỉ các ví dụ thô không có câu trả lời kèm theo
   • Các quy tắc được lập trình viên viết cho mọi tình huống có thể xảy ra
   • Inputs paired with target outputs, called labels
   • Phần thưởng và hình phạt từ môi trường trò chơi
2. Việc nhóm khách hàng theo thói quen mua sắm giống nhau mà không có danh mục nào được xác định trước là một ví dụ về kiểu học nào?
   • Học tập không giám sát
   • Lập trình dựa trên quy tắc
   • Học tập có giám sát
   • Học tăng cường
3. Làm thế nào để một tác nhân học tăng cường, chẳng hạn như học chơi trò chơi điện tử, cải thiện như thế nào?
   • Bằng cách thử hành động và học hỏi từ phần thưởng hoặc hình phạt
   • Bằng cách ghi nhớ mã nguồn của trò chơi
   • Bằng cách sao chép các ví dụ được dán nhãn hiển thị nước đi đúng mỗi lượt
   • Bằng cách sắp xếp các trò chơi trước đây thành các cụm mà không có phản hồi
4. Một mô hình hoạt động tốt trên các ví dụ huấn luyện nhưng hoạt động kém trên các ví dụ chưa thấy tương đương. Điều này cho thấy mô hình đang thể hiện mẫu nào?
   • Thiếu trang bị
   • Trang bị quá mức
   • Data leakage
   • Good generalization
5. Tại sao phải giữ lại một tập kiểm tra tách biệt với việc khớp mô hình và chọn các cài đặt của nó?
   • 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?
   • Quá trình tập luyện sử dụng bao nhiêu điện
   • Người mẫu mất bao lâu để đưa ra câu trả lời
   • Có bao nhiêu ví dụ đã bị xóa khỏi tập dữ liệu huấn luyện
   • 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