Questionário sobre treinamento em IA

por Stélio Inácio, fundador da Jon AI e especialista em IA

Capítulo 7 Questionário: treinamento de IA

Vamos testar seus conhecimentos sobre como os modelos de IA aprendem e são treinados. Boa sorte!

Pergunta 1 de 10

No contexto da IA, a que se refere o “profundo” no aprendizado profundo?

A) As muitas camadas “profundas” de sua rede neural artificial.

B) Os pensamentos profundos e complexos que a IA é capaz de ter.

C) O fundo da piscina onde a primeira IA foi testada.

Pergunta 2 de 10

Qual é o objetivo principal do estágio de “pré-treinamento” ao criar um grande modelo de linguagem?

A) Ensinar a IA a ter uma personalidade específica.

B) Fornecer ao modelo um conhecimento amplo e geral, fazendo com que ele aprenda padrões da Internet.

C) Para testar se a IA é segura para uso público.

Pergunta 3 de 10

O princípio “Entrar lixo, sair lixo” significa que, se uma IA for treinada em dados tendenciosos ou imprecisos, então...

A) Suas saídas provavelmente também serão tendenciosas ou imprecisas.

B) A IA detectará e corrigirá automaticamente os dados incorretos.

C) A IA se recusará a ser treinada com esses dados.

Pergunta 4 de 10

Qual é o objetivo principal de “ajustar” um modelo grande e pré-treinado?

A) Dar-lhe amplo conhecimento sobre muitos tópicos diferentes.

B) Para apagar sua memória e começar seu treinamento do zero.

C) Torná-lo um especialista em um domínio específico ou adotar um estilo específico.

Pergunta 5 de 10

Um conjunto de dados de alta qualidade para ajuste fino geralmente consiste em centenas ou milhares de quê?

A) Links aleatórios de sites.

B) Pares de “resposta rápida e ideal”.

C) Perguntas verdadeiras ou falsas.

Pergunta 6 de 10

Qual é o papel principal dos humanos no processo de treinamento chamado Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)?

A) Escrever o código inicial para o modelo de IA.

B) Construir fisicamente os servidores nos quais a IA é executada.

C) Classificar as respostas da IA, ensinando-a a ser mais útil e segura.

Pergunta 7 de 10

Qual é a principal diferença entre criar uma GPT personalizada e realizar um ajuste fino “verdadeiro”?

A) Os GPTs personalizados usam instruções e documentos para guiar um modelo, enquanto o ajuste fino altera os parâmetros internos do modelo.

B) O ajuste fino é mais fácil e não requer nenhum conhecimento técnico.

C) Somente GPTs personalizados podem ser usados para fins comerciais.

Pergunta 8 de 10

Qual é a descrição mais precisa do “livro didático” usado para pré-treinar grandes modelos de IA?

A) Uma coleção curada de literatura clássica.

B) Um enorme conjunto de dados de texto e código publicamente disponíveis em toda a Internet.

C) Uma cópia completa da Wikipédia.

Pergunta 9 de 10

Qual é a desvantagem potencial de ajustar uma IA em um conjunto de dados restrito, como apenas ensiná-la a ser um rapper?

A) Pode introduzir preconceitos desse gênero específico e pode ter um desempenho ruim em outras tarefas.

B) Perderá a capacidade de falar inglês inteiramente.

C) Torna-se muito caro operar.

Pergunta 10 de 10

Em nossa aula, o processo de aprendizado profundo foi comparado a ensinar uma criança a reconhecer um gato. Qual foi o ponto principal dessa analogia?

A) Mostrar que a IA, como as crianças, pode ser teimosa.

B) Mostrar que treinar IA exige muita paciência.

C) Mostrar que os modelos de aprendizado profundo aprendem intuitivamente a partir de muitos exemplos, não de uma lista de regras explícitas.

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