Buckets:
| # Быстрая самопроверка (не оценивается) [[quiz2]] | |
| Что?! Еще один тест? Мы знаем, мы знаем, ... 😅 Но эта короткий, не оцениваемый тест поможет вам **закрепить ключевые понятия, которые вы только что выучили**. | |
| Этот тест охватывает Большие Языковые Модели (Large Language Model), системы сообщений и инструменты; важные компоненты для понимания и создания агентов ИИ. | |
| ### Вопрос 1: Что из перечисленного ниже лучше всего описывает AI инструмент? | |
| <Question | |
| choices={[ | |
| { | |
| text: "Процесс, который генерирует только текстовые ответы.", | |
| explain: "", | |
| }, | |
| { | |
| text: "Исполняемый процесс или внешнее API, позволяющие агентам выполнять определенные задачи и взаимодействовать с внешней средой", | |
| explain: "Инструменты - это исполняемые функции, которые агенты могут использовать для выполнения определенных задач и взаимодействия с внешней средой.", | |
| correct: true | |
| }, | |
| { | |
| text: "Функция, хранящая диалоги агентов.", | |
| explain: "", | |
| } | |
| ]} | |
| /> | |
| --- | |
| ### Вопрос 2: Как AI агенты используют инструменты в качестве формы "действия" в окружающей среде? | |
| <Question | |
| choices={[ | |
| { | |
| text: "Пассивно ожидая инструкций пользователя.", | |
| explain: "", | |
| }, | |
| { | |
| text: "Используя только предварительно запрограммированные ответы.", | |
| explain: "", | |
| }, | |
| { | |
| text: "Запрашивая LLM сгенерировать код вызова инструментов, когда это необходимо, и запуская инструменты от имени модели", | |
| explain: "Агенты могут вызывать инструменты и использовать рассуждения для планирования и перепланирования на основе полученной информации.", | |
| correct: true | |
| } | |
| ]} | |
| /> | |
| --- | |
| ### Вопрос 3: Что такое Большая Языковая Модель (LLM)? | |
| <Question | |
| choices={[ | |
| { | |
| text: "Простой чат-бот, предназначенный для ответов на заранее определенные вопросы.", | |
| explain: "", | |
| }, | |
| { | |
| text: "Модель глубокого обучения, обученная на больших объемах текста для понимания и генерации человекоподобного языка.", | |
| explain: "", | |
| correct: true | |
| }, | |
| { | |
| text: "AI, основанный на правилах, который следует строго определенным командам.", | |
| explain: "", | |
| } | |
| ]} | |
| /> | |
| --- | |
| ### Вопрос 4: Что из перечисленного ниже лучше всего описывает роль специальных токенов в LLM? | |
| <Question | |
| choices={[ | |
| { | |
| text: "Это дополнительные слова, которые хранятся в словаре модели для повышения качества генерации текста.", | |
| explain: "", | |
| }, | |
| { | |
| text: "Они выполняют такие специфические функции, как обозначение конца последовательности (EOS) или разделение различных ролей сообщений в моделях чата.", | |
| explain: "", | |
| correct: true | |
| }, | |
| { | |
| text: "Это случайно вставленные токены, используемые для улучшения вариативности ответов.", | |
| explain: "", | |
| } | |
| ]} | |
| /> | |
| --- | |
| ### Вопрос 5: Как внутри AI модели чата обрабатывают сообщения пользователей? | |
| <Question | |
| choices={[ | |
| { | |
| text: "Они напрямую интерпретируют сообщения как структурированные команды без каких-либо преобразований.", | |
| explain: "", | |
| }, | |
| { | |
| text: "Они преобразуют сообщения пользователя в форматированную подсказку, конкатенируя сообщения системы, пользователя и ассистента.", | |
| explain: "", | |
| correct: true | |
| }, | |
| { | |
| text: "Они генерируют ответы случайным образом, основываясь на предыдущих диалогах.", | |
| explain: "", | |
| } | |
| ]} | |
| /> | |
| --- | |
| Получилось? Отлично! Теперь давайте **погрузимся в полный поток Агентов и начнем создавать вашего первого ИИ-Агента!**. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.16 kB
- Xet hash:
- 5c5ab37e0b62ef92dafedf74d68220ee3b464e18e3f80c116f69cc3d00852f21
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.