اختبار: كيف تعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي
اختبر معرفتك بالشبكات العصبية والمحولات وعملية التدريب.
30 سؤالاً - انقر على كل سؤال للكشف عن الإجابة الصحيحة.
السؤال 1
بماذا تستلهم الشبكة العصبية؟
A) دوائر الكمبيوتر
B) الدماغ البشري
C) الإنترنت
D) ميكانيكا الكم
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الشبكات العصبية هي أنظمة حوسبة مستلهمة بشكل فضفاض من الدماغ البشري، مع عقد مترابطة (عصبونات) تعالج المعلومات من خلال اتصالات موزونة.
السؤال 2
ما هي الأنواع الثلاثة من الطبقات في الشبكة العصبية؟
A) الأولى، الوسطى، الأخيرة
B) الإدخال، المخفية، الإخراج
C) البداية، العملية، النهاية
D) البيانات، الحوسبة، النتيجة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الشبكات العصبية تحتوي على طبقات إدخال (تستقبل البيانات)، طبقات مخفية (تعالج البيانات)، وطبقات إخراج (تنتج النتائج).
السؤال 3
ما الذي يجعل الشبكة العصبية "عميقة"؟
A) إنها مدفونة تحت الأرض
B) تحتوي على العديد من الطبقات المخفية
C) تستخدم بيانات عميقة
D) تفكر بعمق
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تسمى الشبكة العصبية "عميقة" عندما تحتوي على العديد من الطبقات المخفية. تدريب مثل هذه الشبكات يسمى "التعلم العميق".
السؤال 4
ماذا يفعل آلية الانتباه في المحولات؟
A) يجعل الذكاء الاصطناعي ينتبه للمستخدمين
B) يسمح لكل عنصر بالارتباط بجميع العناصر الأخرى
C) يرشح البيانات غير ذات الصلة
D) يسرع المعالجة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
آلية الانتباه تسمح لكل عنصر في المدخلات "بالانتباه" إلى (الارتباط بـ) كل عنصر آخر، مما يمكن النموذج من فهم العلاقات بغض النظر عن الموقع.
السؤال 5
ما هو الورقة الرئيسية التي قدمت بنية المحول؟
A) "ثورة التعلم العميق"
B) "الانتباه هو كل ما تحتاجه"
C) "المحولات: أكثر مما تراه العين"
D) "الشبكات العصبية غير مقيدة"
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الورقة البحثية لعام 2017 "الانتباه هو كل ما تحتاجه" من قبل باحثي جوجل قدمت بنية المحول التي تشغل جميع نماذج اللغة الكبيرة الحديثة.
السؤال 6
ما هي المعلمات في الشبكة العصبية؟
A) إعدادات المستخدم
B) الأوزان والتحيزات القابلة للتعديل التي تخزن التعلم
C) عناصر التحكم في السرعة
D) مدخلات البيانات
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
المعلمات هي الأرقام القابلة للتعديل (الأوزان والتحيزات) في الشبكة العصبية التي يتم تعديلها أثناء التدريب. تمثل ما تعلمه النموذج.
السؤال 7
كم عدد المعلمات تقريبًا التي يحتوي عليها GPT-3؟
A) 1 مليون
B) 175 مليون
C) 175 مليار
D) 1.75 تريليون
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
يحتوي GPT-3 على حوالي 175 مليار معلمة، وهو ما كان زيادة كبيرة عن النماذج السابقة.
السؤال 8
ما هي المهمة الرئيسية المستخدمة في تدريب نماذج اللغة المسبق؟
A) الترجمة
B) التنبؤ بالكلمة التالية
C) الإجابة على الأسئلة
D) التعرف على الصور
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يستخدم التدريب المسبق التنبؤ بالكلمة التالية - يتعلم النموذج التنبؤ بالكلمة التي تأتي بعد ذلك في تسلسل. هذه المهمة البسيطة تعلم القواعد والحقائق وأنماط التفكير.
السؤال 9
ما هو RLHF؟
A) إطار التعلم والمعالجة في الوقت الحقيقي
B) التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية
C) دالة المساعدة اللغوية المتكررة
D) التعلم العشوائي والوفاء العالي
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
RLHF تعني التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية - تقنية حيث توجه التفضيلات البشرية النموذج نحو استجابات أفضل وأكثر توافقًا.
السؤال 10
ما هو الرمز في نماذج المحولات؟
A) عملة للذكاء الاصطناعي
B) قطعة من النص (كلمة، جزء من كلمة، أو حرف)
C) إشارة مكافأة
D) نوع من الطبقات
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الرمز هو قطعة من النص التي يعالجها النموذج - عادةً كلمة شائعة، جزء من كلمة، أو علامة ترقيم. قد يتم تقسيم "ChatGPT" إلى عدة رموز.
السؤال 11
ما هي نافذة السياق؟
A) عرض مرئي
B) الحد الأقصى للنص الذي يمكن للنموذج معالجته دفعة واحدة
C) نوع من الانتباه
D) حجم بيانات التدريب
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نافذة السياق هي الحد الأقصى للنص (بالرموز) الذي يمكن للمحول معالجته دفعة واحدة. تسمح النوافذ السياقية الأكبر بمعالجة المستندات الأطول.
السؤال 12
لماذا يحتاج المحولات إلى ترميز موضعي؟
A) لجعل المعالجة أسرع
B) لأن الانتباه يعالج جميع المواقع في وقت واحد
C) لتقليل استخدام الذاكرة
D) للاتصال بقواعد البيانات الخارجية
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
نظرًا لأن الانتباه يعالج جميع الرموز في وقت واحد (على عكس المعالجة التسلسلية)، يضيف الترميز الموضعي معلومات حول ترتيب الكلمات حتى يعرف النموذج أن "الكلب يعض الرجل" يختلف عن "الرجل يعض الكلب".
السؤال 13
ما هو الضبط الدقيق (fine-tuning)؟
A) ضبط إعدادات العرض
B) تكييف نموذج مدرب مسبقًا لمهام محددة
C) جعل النموذج أصغر
D) إصلاح الأخطاء في الشيفرة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الضبط الدقيق هو عملية تكييف نموذج مدرب مسبقًا لمهام أو سلوكيات محددة من خلال التدريب على مجموعة بيانات منتقاة تتعلق بالتطبيق المطلوب.
السؤال 14
ما هي المشكلة التي حلتها المحولات مقارنة بـ RNNs؟
A) تستخدم ذاكرة أقل
B) يمكنها معالجة جميع الكلمات في وقت واحد
C) لا تحتاج إلى تدريب
D) تعمل فقط مع الصور
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يمكن للمحولات معالجة جميع المدخلات في وقت واحد (المعالجة المتوازية)، بينما كان يجب على RNNs معالجة المدخلات بشكل تسلسلي (كلمة واحدة في كل مرة)، مما يجعلها أبطأ ويسبب لها "نسيان" السياق البعيد.
السؤال 15
ماذا يفعل الانتشار العكسي؟
A) ينسخ البيانات احتياطيًا
B) يتتبع الأخطاء عبر الشبكة لضبط الأوزان
C) ينقل البيانات للخلف عبر الطبقات
D) يعكس تنبؤات النموذج
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يحسب الانتشار العكسي مقدار مساهمة كل وزن في الخطأ ويضبطها وفقًا لذلك، وينشر إشارة الخطأ للخلف عبر الشبكة.
السؤال 16
ما هو الإفراط في التكييف؟
A) عندما يكون النموذج كبيرًا جدًا
B) عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب بدلاً من تعلم الأنماط
C) عندما يستغرق التدريب وقتًا طويلاً
D) عندما يستخدم النموذج ذاكرة كبيرة جدًا
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يحدث الإفراط في التكييف عندما يحفظ النموذج أمثلة تدريب محددة بدلاً من تعلم الأنماط العامة، مما يؤدي إلى أداء ضعيف على البيانات الجديدة.
السؤال 17
أي نوع من المحولات هو GPT (المستخدم في ChatGPT)؟
A) مشفر فقط
B) مفكك فقط
C) مشفر-مفكك
D) متعدد المشفرات
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
GPT (المحول المدرب مسبقًا التوليدي) هو نموذج مفكك فقط، محسن لتوليد النص كلمة بكلمة.
السؤال 18
ما هي القدرة الناشئة في الذكاء الاصطناعي؟
A) قدرة تظهر فجأة عند مقاييس معينة
B) ميزة طارئة
C) قدرة أساسية
D) قدرة تظهر أثناء الاستدلال
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: A
القدرات الناشئة هي قدرات تظهر فجأة عندما تصل النماذج إلى أحجام معينة - مثل الحساب أو التفكير - التي لم يتم تدريبها صراحةً عليها.
السؤال 19
ما هو الانتباه متعدد الرؤوس؟
A) ذكاء اصطناعي مع شاشات متعددة
B) آليات انتباه متعددة تعمل بالتوازي
C) انتباه للغات متعددة
D) واجهة عرض مثبتة على الرأس
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الانتباه متعدد الرؤوس يشغل آليات انتباه متعددة بالتوازي، كل منها يركز على جوانب مختلفة من العلاقات في البيانات.
السؤال 20
لماذا يعتبر RLHF مهمًا؟
A) يجعل التدريب أسرع
B) يوافق سلوك النموذج مع تفضيلات البشر
C) يقلل من حجم النموذج
D) يحسن جودة الصورة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يوافق RLHF سلوك النموذج مع تفضيلات البشر، مما يجعل المخرجات أكثر فائدة وأقل ضررًا وأكثر ملاءمة لاحتياجات المستخدم.
السؤال 21
ما هو معدل التعلم في التدريب؟
A) مدى سرعة تعلم الذكاء الاصطناعي للحقائق
B) مدى كبر كل خطوة تعديل للوزن
C) سرعة معالجة البيانات
D) الوقت لتدريب حقبة واحدة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
يحدد معدل التعلم مدى كبر كل تعديل للأوزان أثناء التدريب. كبير جدًا = غير مستقر؛ صغير جدًا = بطيء جدًا.
السؤال 22
أي نوع من الشبكات العصبية يتفوق في معالجة الصور؟
A) الشبكة العصبية المتكررة (RNN)
B) الشبكة العصبية الالتفافية (CNN)
C) الشبكة الأمامية
D) المحول
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) متخصصة في معالجة الصور، باستخدام المرشحات لاكتشاف الميزات مثل الحواف والأشكال والأنماط.
السؤال 23
ما هو الغرض من دالة التنشيط؟
A) لتفعيل الكمبيوتر
B) لإدخال عدم الخطية حتى تتمكن الشبكات من تعلم الأنماط المعقدة
C) لتسريع المعالجة
D) للاتصال بالإنترنت
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تدخل دوال التنشيط عدم الخطية، مما يسمح للشبكات العصبية بتعلم الأنماط المعقدة وغير الخطية. بدونها، يمكن للشبكات أن تتعلم فقط العلاقات الخطية البسيطة.
السؤال 24
كم كلف تدريب GPT-4 تقريبًا؟
A) 100,000 دولار
B) 1 مليون دولار
C) 100+ مليون دولار
D) 10 مليار دولار
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: C
تدريب GPT-4 كلف أكثر من 100 مليون دولار، مما يعكس الموارد الحاسوبية الضخمة المطلوبة.
السؤال 25
ما هو الضبط الدقيق للتعليمات؟
A) الضبط الدقيق بناءً على تعليمات المستخدم
B) تدريب النموذج على اتباع التعليمات بشكل صحيح
C) كتابة التعليمات للنموذج
D) التعديل اليدوي للأوزان
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الضبط الدقيق للتعليمات يدرب النموذج على اتباع تعليمات المستخدم بشكل صحيح، مما يحول النموذج الأساسي إلى مساعد مفيد يستجيب بشكل مناسب للموجّهات.
السؤال 26
ماذا تقيس دالة الخسارة؟
A) مقدار البيانات المفقودة
B) مدى خطأ تنبؤات النموذج
C) مدى سرعة تعلم النموذج
D) استخدام الذاكرة
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
تقيس دالة الخسارة مدى خطأ تنبؤات النموذج مقارنة بالإجابات الصحيحة. يهدف التدريب إلى تقليل هذه الخسارة.
السؤال 27
ما هو الانحدار التدريجي؟
A) نوع من الشبكات العصبية
B) الطريقة لضبط الأوزان عن طريق التحرك في الاتجاه الذي يقلل الخطأ
C) طريقة لضغط البيانات
D) مجموعة بيانات تدريب
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الانحدار التدريجي هو طريقة تحسين تضبط الأوزان عن طريق التحرك في الاتجاه الذي يقلل الخطأ، مثل المشي نحو الأسفل للعثور على النقطة الأدنى.
السؤال 28
ما هي Q و K و V في الانتباه؟
A) الجودة، المعرفة، القيمة
B) الاستعلام، المفتاح، القيمة
C) الكم، الحركة، المتجه
D) السؤال، الكلمة الرئيسية، المتغير
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
في آليات الانتباه، يمثل Q (الاستعلام) ما نبحث عنه، وK (المفتاح) يمثل ما يحتويه كل عنصر، وV (القيمة) يمثل المعلومات التي يجب استخدامها.
السؤال 29
ما هو الذكاء الاصطناعي الدستوري؟
A) الذكاء الاصطناعي الذي يتبع القانون
B) نهج حيث ينتقد الذكاء الاصطناعي نفسه باستخدام مبادئ محددة
C) الذكاء الاصطناعي المنظم من قبل الحكومة
D) الذكاء الاصطناعي المستند إلى الوثائق الدستورية
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
الذكاء الاصطناعي الدستوري (الذي طورته Anthropic) هو نهج تدريبي حيث يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على انتقاد مخرجاته الخاصة وفقًا لمجموعة من المبادئ المحددة.
السؤال 30
لماذا تعتبر جودة البيانات مهمة في تدريب الذكاء الاصطناعي؟
A) تؤثر على تكاليف التخزين
B) تؤدي البيانات المتحيزة أو غير الصحيحة إلى نماذج متحيزة أو غير صحيحة
C) تحدد سرعة المعالجة
D) ليست مهمة في الواقع
إظهار الإجابة
الإجابة الصحيحة: B
جودة البيانات مهمة للغاية لأن "القمامة في، القمامة خارج" - البيانات التدريبية المتحيزة أو غير الصحيحة أو المحدودة تؤدي إلى نموذج ينتج مخرجات متحيزة أو غير صحيحة أو محدودة.
النتائج
| النتيجة | المستوى |
|---|---|
| 27-30 | ممتاز - فهم قوي لآليات الذكاء الاصطناعي |
| 21-26 | جيد - قد يكون من المفيد مراجعة بعض النقاط |
| 15-20 | متوسط - راجع الفصول مرة أخرى |
| أقل من 15 | يحتاج إلى مراجعة شاملة |