Промежуточное испытание по модулю 1.GR 5_PROMT

Скачать тест — (Промежуточное испытание по модулю 1.GR 5_PROMT_5aa93c9f.pdf)

1. Какое из следующих утверждений наиболее точно описывает искусственный интеллект?
2. Какие типы обучения используются в машинном обучении?
3. Что такое функции активации в нейронных сетях?
4. Какое утверждение лучше всего описывает принцип работы GPT?
5. Что такое контекст в диалоге с chatGPT?
6. Какие данные необходимы для отправки запроса к chatGPT?
7. Что такое системы фильтрации в контексте chatGPT?
8. Какой из следующих параметров запроса к chatGPT контролирует разнообразие генерируемых ответов?
9. Что включает в себя процесс отладки запросов и ответов с chatGPT?
10. Что представляют собой эксперименты с параметрами запросов?
11. Что такое функция активации ReLU?
12. Что такое обучение с учителем в контексте машинного обучения?
13. Какой тип архитектуры нейронной сети используется в модели GPT?
14. Что представляет собой контекст в диалоге с chatGPT?
15. В чем основная задача систем фильтрации для chatGPT?
16. Какой из перечисленных является примером ограничения модели chatGPT?
17. Что такое «декодирование с лучом» в контексте генерации текста моделью GPT?
18. Какую функцию выполняют функции активации в нейронных сетях?
19. Какова роль данных в обучении моделей машинного обучения, таких как GPT?
20. Что такое «безопасные запросы» в контексте работы с chatGPT?
21. Что представляют собой параметры запросов в контексте работы с chatGPT?
22. Какие основные аспекты включает процесс отладки в контексте работы с chatGPT?
23. Какое утверждение о типах машинного обучения верное?
24. Что такое трансформеры в контексте архитектуры нейронных сетей?
25. Что такое механизм внимания в контексте архитектуры нейронных сетей?