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《AIGC接口及本地化部署培訓(xùn)》 課后考試
根據(jù)本次培訓(xùn)所學(xué)內(nèi)容，請(qǐng)大家認(rèn)真查看試題并作答，預(yù)祝大家取得好成績(jī)！
您的姓名：
1、深度學(xué)習(xí)的主要過程包括（ ）？
A．選擇適合問題的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
B．選擇適合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的問題
C．用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)對(duì)權(quán)重初始化
D．優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)
2、下面哪些用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理效果比較好（ ）？
A.語音識(shí)別
B.自然語言處理
C.圖像識(shí)別
D.人臉識(shí)別
3、下列哪些概念已被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、無人駕駛等領(lǐng)域?
A、機(jī)器學(xué)習(xí)
B、深度學(xué)習(xí)
C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)
D、遷移學(xué)習(xí)
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源很早，但真正被大規(guī)模商用還是在本世紀(jì)，你覺得阻礙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在上世紀(jì)發(fā)展的主要原因是什么（ ）？
A、理論沒有發(fā)展起來
B、科學(xué)界不重視
C、計(jì)算能力跟不上
D、標(biāo)注數(shù)據(jù)不足
5、下面哪幾項(xiàng)適應(yīng)于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練?
A、監(jiān)督學(xué)習(xí)
B、強(qiáng)化學(xué)習(xí)
C、遷移學(xué)習(xí)
D、機(jī)器學(xué)習(xí)
6、機(jī)器學(xué)習(xí)包含下列哪幾種訓(xùn)練學(xué)習(xí)方法?
A、監(jiān)督學(xué)習(xí)
B、混合學(xué)習(xí)
C、半監(jiān)督學(xué)習(xí)
D、無監(jiān)督學(xué)習(xí)
7、大規(guī)?；╯cale）使基礎(chǔ)模型更強(qiáng)大，因而GPT模型得以形成，大規(guī)模需要三個(gè)要素（）。
A、計(jì)算機(jī)硬件的改進(jìn);
B、Transformer模型架構(gòu)的開發(fā)，該架構(gòu)利用硬件的并行性來訓(xùn)練比以前更具表現(xiàn)力的模型 ;
C、更多訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可用性;
D、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）使基礎(chǔ)模型成為可能;
8、基于人類反饋強(qiáng)化的核心訓(xùn)練流程有（）。
A、搜集說明數(shù)據(jù)，訓(xùn)練監(jiān)督策略
B、搜集比較數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型
C、搜集說明數(shù)據(jù)，使用增強(qiáng)學(xué)習(xí)優(yōu)化模型
D、搜集比較數(shù)據(jù)，訓(xùn)練監(jiān)督策略
9、InstructGPT的訓(xùn)練步驟有 :（）
A、對(duì)GPT-3監(jiān)督微調(diào)
B、訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型（ reward model ）
C、增強(qiáng)學(xué)習(xí)優(yōu)化SFT
D、強(qiáng)化學(xué)習(xí)方案RHLF
10、大模型三層技術(shù)架構(gòu)為（）：
A、GPU算力網(wǎng)絡(luò)
B、基于Transformer衍生的大模型，如GPT，Stable Diffusion等模型
C、提示工程
D、Serverless架構(gòu)
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