Промежуточное испытание по модулю 2.GR 5_PROMT

Скачать тест — (Промежуточное испытание по модулю 2.GR 5_PROMT_f31006f6.pdf)

1. Что такое персонализация ответов в контексте chatGPT?
2. Какую роль играет пользовательский контекст в персонализации ответов chatGPT?
3. Что такое API в контексте работы с chatGPT?
4. Что такое секвенционное обучение в контексте GPT?
5. Что такое семплирование в контексте декодирования в GPT?
6. Что влияет на параметр температуры в GPT?
7. Что определяет параметр максимальной длины в GPT?
8. Что такое персонализированные сценарии в контексте chatGPT?
9. Что такое жадное декодирование в контексте GPT?
10. Что такое декодирование с лучом (beam search) в контексте GPT?
11. Какой аспект работы chatGPT можно настроить с помощью API?
12. Что является ключевым аспектом при создании персонализированных сценариев для ChatGPT?
13. Что означает «секвенционное обучение» для модели GPT?
14. Что представляет собой процесс декодирования в контексте моделей GPT?
15. Что такое «температура» при генерации текста с использованием модели GPT?
16. В чем состоит основная цель использования API для работы с chatGPT?
17. Как работает метод «жадное декодирование» в контексте модели GPT?
18. Какую роль играет максимальная длина при работе с моделью GPT?
19. Что такое «декодирование с лучом» в контексте модели GPT?
20. Что можно сделать с помощью API chatGPT?
21. Как параметр «температура» влияет на генерацию текста моделью GPT?
22. Что такое секвенционное обучение в контексте модели GPT?
23. Что такое персонализированный сценарий в контексте использования модели GPT?
24. Как можно персонализировать ответы chatGPT с использованием пользовательского контекста?
25. Как можно работать с ограничениями модели и проблемами безопасности при использовании chatGPT?