คำถาม ตัวอย่างผู้นำด้าน AI เชิงสร้างสรรค์

Generative AI Leader

ตัวอย่างคำถามในการสอบ Generative AI Leader ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณคุ้นเคย ทำความเข้าใจ ประสิทธิภาพของคำถามตัวอย่างไม่ควรนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ผลการสอบ Generative AI Leader ของคุณ

---

ฝ่ายทรัพยากรบุคคลใช้โมเดล gen AI (gen AI) เพื่อคัดกรองใบสมัครงานและจัดทำรายชื่อผู้สมัครที่ผ่านเกณฑ์ให้กับบริษัทจัดหางาน บริษัทจัดหางานสังเกตเห็นว่าผู้สมัครที่ดูเหมือนจะมีคุณสมบัติเหมาะสมบางคนกลับถูกมองข้ามอยู่เสมอ แต่ AI ไม่ได้ให้คำอธิบายใดๆ เกี่ยวกับการจัดอันดับหรือการคัดออก บริษัทจำเป็นต้องแก้ไขปัญหาการขาดความโปร่งใสนี้ พวกเขาควรทำอย่างไร?

• A รวบรวมชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและหลากหลายมากขึ้นสำหรับโมเดล AI เจนเนอเรชั่น
  • ไม่ถูกต้อง เนื่องจากแม้ว่าชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และหลากหลายกว่าอาจช่วยเพิ่มความแม่นยำของแบบจำลองและลดอคติได้ แต่โดยเนื้อแท้แล้วชุดข้อมูลดังกล่าวไม่ได้ทำให้กระบวนการคัดเลือกของแบบจำลองมีความโปร่งใส ผู้สรรหาบุคลากรยังคงขาดความเข้าใจว่าเหตุใดผู้สมัครบางคนจึงได้รับการคัดเลือกมากกว่าคนอื่นๆ แม้ว่าคุณภาพของข้อมูลจะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ AI ที่มีจริยธรรม แต่ก็ไม่ได้ทำให้สามารถอธิบายได้โดยอัตโนมัติ
• B ปรับแต่งโมเดล AI เจนเนอเรชั่น
  • ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการปรับแต่งอย่างละเอียดมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแบบจำลองในการคัดเลือก แต่ไม่ได้แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองมีการตัดสินใจอย่างไร แม้ว่ารายชื่อผู้สมัครจะดีขึ้นหลังจากการปรับแต่งอย่างละเอียดแล้ว แต่การขาดความโปร่งใสเกี่ยวกับเกณฑ์การคัดเลือกยังคงอยู่ การปรับแต่งอย่างละเอียดมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพเฉพาะงาน ไม่ใช่การทำให้เหตุผลของแบบจำลองเข้าใจได้
• C ดำเนินการตามนโยบาย AI ที่สามารถอธิบายได้
  • ถูกต้อง เนื่องจากเป็นการแก้ไขปัญหาการตัดสินใจที่ไม่ชัดเจนโดยตรง การนำเทคนิค gen AI ที่อธิบายได้มาใช้จะช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลและผู้สรรหาบุคลากรเข้าใจปัจจัยที่แบบจำลอง AI ใช้ในการจัดอันดับและคัดผู้สมัครออก สิ่งนี้สอดคล้องกับหลักการที่ว่าความโปร่งใสเป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับการใช้งานอย่างมีจริยธรรม และผู้ใช้จำเป็นต้องเข้าใจวิธีที่ระบบ AI ตัดสินใจ คำว่า Explainable AI ทำให้กระบวนการตัดสินใจของโมเดล AI โปร่งใสและเข้าใจง่าย ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความไว้วางใจและการระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ส่วน

• D พัฒนาการประเมินความเป็นธรรมสำหรับโมเดล AI ทั่วไป

  • ไม่ถูกต้อง เนื่องจากแม้ว่าการพัฒนาการประเมินความเป็นธรรมจะเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI ไม่เลือกปฏิบัติในการเลือกผู้สมัคร แต่ไม่ได้กล่าวถึงความจำเป็นในการทำความเข้าใจว่าเหตุใดโมเดลจึงตัดสินใจเฉพาะเจาะจง การประเมินความเป็นธรรมช่วยระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นได้ แต่ไม่ได้อธิบายเหตุผลเบื้องหลังการจัดอันดับหรือการคัดผู้สมัครแต่ละคน

 

---

 

 

 

บริษัทแห่งหนึ่งกำลังประเมินการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการโต้ตอบกับลูกค้า ลักษณะสำคัญของ LLM คืออะไร-

• LLM โดดเด่นในงานทางเทคนิคเฉพาะทางที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านอย่างลึกซึ้ง
• LLM เรียนรู้และสรุปผลอย่างมีประสิทธิผลจากชุดข้อมูลขนาดเล็กเพื่อการใช้งานเฉพาะกลุ่ม
• ผู้ที่สำเร็จการศึกษาระดับ LLM มักจะมีทักษะการใช้เหตุผลเชิงตรรกะและการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่งโดยธรรมชาติ โดยไม่ต้องมีการกระตุ้นเพิ่มเติม
• LLM ได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้เข้าใจภาษาและบริบทที่กว้างขวาง และสามารถปรับตัวให้เข้ากับงานต่างๆ มากมายได้

 

ข้อเสนอแนะ

---

 

หุ่นยนต์ AI เรียนรู้เส้นทางการจัดส่งพัสดุที่เหมาะสมที่สุดในเมือง โดยได้รับคะแนนบวกสำหรับการจัดส่งที่รวดเร็วและสำเร็จ และคะแนนลบสำหรับการจัดส่งล่าช้าหรือล้มเหลว จากการตอบกลับนี้ หุ่นยนต์จะปรับปรุงการนำทางให้ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป มีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงประเภทใดในการฝึกหุ่นยนต์?-

• การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล
• การเรียนรู้เชิงลึก
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
• การเรียนรู้แบบเสริมแรง

 

ข้อเสนอแนะ

บริษัทแห่งหนึ่งต้องการใช้ AI แบบกำเนิด (gen AI) เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติให้กับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและปรับปรุงการตัดสินใจในแผนกต่างๆ พวกเขากำลังพิจารณานำเอเจนต์ AI มาใช้เป็นส่วนสำคัญในกลยุทธ์ หน้าที่หลักของเอเจนต์ AI ในระบบ gen AI คืออะไร-

1. เพื่อมอบพลังการประมวลผลสำหรับการฝึกอบรมและการรันโมเดล AI ขั้นสูง
2. เพื่อเป็นอินเทอร์เฟซผู้ใช้สำหรับการโต้ตอบกับโมเดล AI
3. เป็นระบบอัจฉริยะที่สามารถวิเคราะห์ ใช้เครื่องมือ และตัดสินใจเพื่อบรรลุเป้าหมาย
4. เพื่อเป็นแหล่งเก็บข้อมูลส่วนกลางที่โมเดล AI ใช้งาน

 

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อ AI แต่หน้าที่หลักของมันคือการจัดหาทรัพยากรการประมวลผลพื้นฐาน ไม่ใช่การทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดของเอเจนต์

B ไม่ถูกต้อง เนื่องจากแพลตฟอร์มอย่าง Vertex AI Studio มีอินเทอร์เฟซสำหรับการโต้ตอบกับโมเดล แต่หน้าที่หลักของเอเจนต์คือการให้เหตุผลและการกระทำโดยอัตโนมัติ ไม่ใช่แค่อินเทอร์เฟซผู้ใช้ เอเจนต์ใช้โมเดล แต่เป็นมากกว่าอินเทอร์เฟซ

C ถูกต้อง เนื่องจากเอเจนต์ AI ถูกกำหนดให้เป็นเอนทิตีที่สังเกต ดำเนินการ และบรรลุเป้าหมายโดยการรวมวงจรการให้เหตุผลและเครื่องมือต่างๆ เอเจนต์ AI ทั่วไปคือแอปพลิเคชันที่พยายามบรรลุเป้าหมายโดยการสังเกตโลกและดำเนินการโดยใช้เครื่องมือที่มีอยู่ สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสามารถในการวิเคราะห์สถานการณ์และตัดสินใจเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์โดยปราศจากการควบคุมของมนุษย์ พวกเขาใช้ประโยชน์จากเครื่องมือในการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและดำเนินการ

D ไม่ถูกต้อง เนื่องจากแม้ว่าการจัดเก็บข้อมูลจะเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ AI แต่มันเป็นหน้าที่ที่แยกจากความสามารถของเอเจนต์ในการประมวลผลข้อมูล ให้เหตุผล และดำเนินการ ตัวแทนใช้ที่เก็บข้อมูลเป็นเครื่องมือ แต่ฟังก์ชันหลักของพวกเขาไม่ใช่การจัดการข้อมูล

 

---

เอเจนซี่โฆษณาจำเป็นต้องสร้างภาพเสมือนจริงจำนวนมากจากข้อความสำหรับแคมเปญลูกค้าอย่างรวดเร็ว เนื่องจากการถ่ายภาพแบบดั้งเดิมนั้นใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง พวกเขาต้องการสร้างภาพคุณภาพสูงจากข้อความอย่างรวดเร็วและลดค่าใช้จ่าย พวกเขาควรใช้โมเดลพื้นฐานของ Google แบบใด-

1. ราศีเมถุน 
2. เจมม่า Gemma
3. VEO
4. Images

 

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Gemini เป็นโมเดลแบบหลายโมดัลที่สามารถเข้าใจรูปภาพและข้อความได้ แต่จุดแข็งหลักสำหรับสถานการณ์เฉพาะนี้ไม่ได้มุ่งเน้นเฉพาะการสร้างภาพคุณภาพสูงจากข้อความอย่างที่ Imagen ทำได้

B ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Gemma เป็นกลุ่มโมเดลแบบเปิดที่มีน้ำหนักเบาซึ่งสร้างขึ้นจากงานวิจัยเบื้องหลัง Gemini แต่ไม่ได้เน้นย้ำเป็นพิเศษว่าเป็นโมเดลหลักของ Google สำหรับการสร้างข้อความเป็นรูปภาพคุณภาพสูง

C ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Veo เป็นโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างเนื้อหาวิดีโอจากข้อความหรือภาพนิ่ง ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อการสร้างภาพนิ่งที่สมจริงจากคำอธิบายข้อความเป็นหลัก

D ถูกต้อง เนื่องจาก Imagen เป็นโมเดลการกระจายข้อความเป็นรูปภาพที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งโดดเด่นในการสร้างภาพคุณภาพสูงจากคำอธิบายข้อความ สิ่งนี้ตอบสนองความต้องการของเอเจนซี่ในการสร้างภาพเสมือนจริงจากข้อความโดยตรง

 

---

 

บริษัทแห่งหนึ่งกำลังวางแผนที่จะผสานรวม AI เชิงสร้างสรรค์เข้ากับการดำเนินงาน แต่ยังคงกังวลว่าจะต้องพึ่งพาผู้ให้บริการเทคโนโลยีเพียงรายเดียว พวกเขาให้ความสำคัญกับความสามารถในการเลือกและผสานรวมเครื่องมือและแพลตฟอร์ม AI ต่างๆ ตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป ลักษณะเฉพาะของ Google Cloud ใดที่จะตอบโจทย์ข้อกังวลนี้-

1. Google Cloud ให้ความสำคัญกับแนวทางแบบเปิดในข้อเสนอ AI

2. ความมุ่งมั่นของ Google Cloud ในการสร้างโซลูชัน AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์และบูรณาการอย่างแน่นหนา

3. กลยุทธ์ของ Google Cloud ให้ความสำคัญกับบริการ AI ที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของประสบการณ์ผู้ใช้

4. Google Cloud มุ่งเน้นหลักในการทำให้เวิร์กโฟลว์ AI เป็นอัตโนมัติ

 

ข้อเสนอแนะ

1. ถูกต้อง เนื่องจาก Google Cloud มีแนวทางแบบเปิดและตระหนักถึงประโยชน์ของแนวทางแบบเปิดของ Google Cloud ความเปิดกว้างนี้หมายถึงการสนับสนุนให้ลูกค้ามีทางเลือกในข้อเสนอต่างๆ ซึ่งช่วยลดความกังวลเกี่ยวกับการผูกขาดกับผู้ให้บริการโดยตรงและส่งเสริมความยืดหยุ่นในเทคโนโลยีของตน มาตรฐานแบบเปิดช่วยให้ผู้ใช้สามารถย้ายบริการระหว่างผู้ให้บริการได้ง่ายขึ้น

2. ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการปฏิบัติตามเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์อย่างเคร่งครัดจะยิ่งทำให้ความกังวลเกี่ยวกับการผูกขาดกับผู้ให้บริการรุนแรงขึ้น ซึ่งขัดแย้งกับความสำคัญด้านความยืดหยุ่นของบริษัทโดยตรง

3. ไม่ถูกต้อง เนื่องจากบริการที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบให้ความสะดวกสบาย แต่อาจจำกัดการควบคุมและตัวเลือกของผู้ใช้ ซึ่งไม่สอดคล้องกับความต้องการความยืดหยุ่นและการหลีกเลี่ยงการผูกขาดกับผู้ให้บริการของบริษัท ง. ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก

4 แม้ว่าระบบอัตโนมัติจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนการทำงานได้ แต่โดยเนื้อแท้แล้วไม่ได้แก้ไขปัญหาการผูกขาดกับผู้ให้บริการโดยตรง สิ่งสำคัญที่สุดของบริษัทคือการรักษาความยืดหยุ่นและตัวเลือกในเทคโนโลยี AI ต่างๆ

 

---

 

ทีมวิจัยที่ปรึกษาจำเป็นต้องวิเคราะห์รายงานและเอกสารจำนวนมากเพื่อค้นหาแนวโน้มสำคัญและให้คำแนะนำแก่ลูกค้า พวกเขาต้องการวิธีการที่จะเข้าใจประเด็นสำคัญของเอกสารแต่ละฉบับได้อย่างรวดเร็ว เชื่อมโยงข้อมูลข้ามแหล่งข้อมูล และจัดระเบียบข้อมูลเชิงลึกสำหรับรายงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการแบบแมนนวลนั้นช้าและซับซ้อนเกินไป พวกเขาควรใช้บริการ Google Cloud ใด-

1. โน๊ตบุ๊คLM
2. แอป Gemini
3. การค้นหา Vertex AI
4. Google Workspace กับ Gemini

 

ข้อเสนอแนะ

A ถูกต้อง เนื่องจาก NotebookLM ได้รับการออกแบบมาเป็นสมุดบันทึก AI-first โดยเฉพาะ โดยใช้เอกสารที่ผู้ใช้จัดเตรียมขึ้นเอง เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้น แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดเอกสารหลายฉบับ สอบถามเกี่ยวกับเนื้อหา ขอสรุป และบันทึกข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเป็นบันทึกย่อ ฟังก์ชันนี้ตอบสนองความต้องการของทีมวิจัยในการวิเคราะห์เอกสารหลายฉบับ ทำความเข้าใจผลการวิจัย ระบุความเชื่อมโยง และจัดระเบียบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ การมุ่งเน้นคำตอบตามแหล่งที่มาของ NotebookLM ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความถูกต้องแม่นยำและความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับไปยังข้อมูลต้นฉบับ

B ไม่ถูกต้อง แอป Gemini คือแชทบอท AI เชิงสร้างสรรค์ของ Google ที่สามารถช่วยในการเขียน วางแผน การเรียนรู้ และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม แอปนี้ไม่ได้ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการจัดระเบียบข้อมูลเชิงลึกจากชุดเอกสารวิจัยที่อัปโหลดเฉพาะเจาะจงในลักษณะเดียวกับ NotebookLM

C ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Vertex AI Search ออกแบบมาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันค้นหาข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง แม้ว่าแอปนี้จะช่วยค้นหาข้อมูลภายในเอกสารได้ แต่ก็ไม่ได้มีคุณสมบัติที่เน้นการถาม-ตอบ การสรุป และการจดบันทึกของ NotebookLM สำหรับงานวิจัยเฉพาะอย่าง

D ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Google Workspace ที่มี Gemini ได้ผสานรวม AI เชิงสร้างสรรค์เข้ากับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่าง Docs และ Drive แม้ว่าจะมีประโยชน์สำหรับงานระดับเอกสารแต่ละงาน แต่ก็ไม่มีฟีเจอร์การวิเคราะห์เอกสารหลายฉบับและการจัดระเบียบข้อมูลเชิงลึกแบบเฉพาะของ NotebookLM สำหรับโครงการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับเอกสารที่ซับซ้อนหลายฉบับ

 

---

เครือร้านขายของชำมีข้อมูลในระบบภายในหลายระบบ เช่น ยอดขาย สินค้าคงคลัง และการตลาด พนักงานต้องเสียเวลาค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ สต็อกสินค้า และประสิทธิภาพของแคมเปญในระบบเหล่านี้ พวกเขาต้องการช่องทางกลางในการเข้าถึงและทำความเข้าใจข้อมูลในระบบเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย เพื่อการตัดสินใจและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น พวกเขาควรใช้บริการ Google Cloud ใด-

• Google Workspace กับ Gemini
• เจมินี่ เอ็นเตอร์ไพรส์
• การค้นหา Vertex AI
• ตัวแทนการสนทนา

 

ข้อเสนอแนะ

ข้อ A ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Google Workspace ที่มี Gemini ได้ผสานรวมฟีเจอร์ AI เชิงสร้างสรรค์เข้ากับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เช่น Gmail, Docs และ Sheets เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานส่วนบุคคลและการทำงานร่วมกันภายในแอปพลิเคชันเหล่านั้น แม้ว่าจะเป็นประโยชน์สำหรับงานภายในเครื่องมือเหล่านี้ แต่ก็ไม่ได้เป็นโซลูชันแบบรวมศูนย์สำหรับการเข้าถึงข้อมูลข้ามระบบภายในที่แตกต่างกันหลายระบบ เช่น Gemini Enterprise

ข้อ B ถูกต้อง เนื่องจาก Gemini Enterprise ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมใช้ข้อมูลของบริษัทได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการสร้างตัวแทนที่กำหนดเอง ซึ่งสามารถเข้าถึงและทำความเข้าใจข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่จัดเก็บข้อมูลนั้น สิ่งนี้ตอบสนองความต้องการของร้านขายของชำโดยตรงที่จะต้องมีแพลตฟอร์มกลางที่พนักงานสามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างง่ายดายในระบบการขาย สินค้าคงคลัง และการตลาด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ข้อ

C ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Vertex AI Search ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาบนข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลเฉพาะเจาะจง แม้ว่า Vertex AI Search อาจสามารถค้นหาข้ามระบบของร้านขายของชำได้ แต่ก็ไม่ได้นำเสนอความสามารถที่ครอบคลุมกว่าของ Gemini Enterprise ในการสร้างผู้ช่วย AI ที่กำหนดเอง ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงรุกและดึงข้อมูลจากระบบต่างๆ โดยอัตโนมัติ

ข้อ D ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Conversational Agents ถูกใช้เป็นหลักในการสร้างแชทบอทที่ติดต่อกับลูกค้าเพื่อดำเนินการโต้ตอบและตอบคำถามของลูกค้าโดยอัตโนมัติ แม้ว่าจะมีคุณค่าต่อการบริการลูกค้า แต่ก็ไม่ใช่โซลูชันที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูลของพนักงานภายในระบบต่างๆ ภายใน ซึ่งเป็นความต้องการหลักในสถานการณ์นี้

 

---

บริษัทเทคโนโลยีมีทีมงานแยกกันที่ใช้เครื่องมือที่แตกต่างกันสำหรับโปรเจกต์แมชชีนเลิร์นนิง ทำให้เกิดการทำงานซ้ำซ้อนและปัญหาการปรับขนาด พวกเขาต้องการแพลตฟอร์มกลางเพื่อจัดการการพัฒนา การปรับใช้ และการตรวจสอบ AI ทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ พวกเขาควรใช้บริการ Google Cloud ใด-

1. ฟังก์ชั่นคลาวด์
2. เวอร์เท็กซ์ เอไอ
3. เจมินี่ เอ็นเตอร์ไพรส์
4. บิ๊กคิวรี

 

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Cloud Functions เป็นสภาพแวดล้อมการทำงานแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการรันโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ แม้ว่า Cloud Functions จะเป็นส่วนประกอบหนึ่งในเวิร์กโฟลว์ AI แต่ก็ไม่ได้เป็นแพลตฟอร์มกลางสำหรับจัดการวงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดในทีมต่างๆ

B ถูกต้อง เนื่องจาก Vertex AI เป็นแพลตฟอร์ม ML แบบรวมศูนย์ของ Google Cloud ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ ML ทั้งหมด Vertex AI นำเสนอโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าที่จำเป็นสำหรับการสร้าง การปรับใช้ และการจัดการโซลูชัน ML และ AI แบบสร้างจากส่วนกลาง Vertex AI ครอบคลุมการเตรียมข้อมูล การฝึกอบรมโมเดล การประเมิน การปรับใช้ และการตรวจสอบ ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับโครงการ AI ที่หลากหลาย

C ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Gemini Enterprise ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมใช้ข้อมูลของบริษัทได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการสร้างเอเจนต์ AI ที่กำหนดเองสำหรับการเข้าถึงข้อมูลและการทำงานอัตโนมัติ แม้ว่าจะสามารถใช้ประโยชน์จากโมเดล ML ได้ แต่ก็ไม่ใช่แพลตฟอร์มหลักสำหรับการจัดการโครงการ ML แบบครบวงจร

D ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก BigQuery เป็นคลังข้อมูลที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบและไร้เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ปรับขนาดได้ มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ในระบบการเรียนรู้ของเครื่อง และบูรณาการกับ Vertex AI ได้ อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มนี้ไม่ได้นำเสนอแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการจัดการกระบวนการพัฒนา การปรับใช้ และการตรวจสอบ ML แบบครบวงจรอย่างที่ Vertex AI ทำได้

 

---

แชทบอท AI ของบริษัทซอฟต์แวร์แห่งหนึ่งประสบปัญหาในการตอบคำถามลูกค้าเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่เพิ่งเปิดตัว เนื่องจากข้อมูลนี้ไม่ได้อยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมเดิม ลูกค้าได้รับคำตอบที่ไม่ถูกต้อง ทำให้พนักงานฝ่ายสนับสนุนมีภาระงานเพิ่มขึ้น บริษัทต้องการให้แชทบอทใช้เอกสารผลิตภัณฑ์ล่าสุดเพื่อให้คำตอบที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน โดยไม่ต้องฝึกอบรมโมเดลใหม่ทั้งหมด พวกเขาควรใช้เทคนิคใด-

1. การปรับแต่งอย่างละเอียด
2. วิศวกรรมเร่งด่วน
3. การสร้างเสริมการดึงข้อมูล (RAG)
4. มนุษย์ในวงจร (HITL)

 

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการปรับแต่งอย่างละเอียดจำเป็นต้องฝึกอบรมโมเดลใหม่โดยใช้ข้อมูลใหม่ ซึ่งใช้เวลานานกว่าการเข้าถึงเอกสารประกอบที่มีอยู่ด้วย RAG ทันที

B ไม่ถูกต้อง เนื่องจากวิศวกรรมแบบพร้อมท์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถให้ข้อมูลที่โมเดลยังไม่มีอยู่ในข้อมูลฝึกอบรมได้ รายละเอียดฟีเจอร์ใหม่น่าจะอยู่นอกฐานความรู้นี้ อย่างไรก็ตาม วิศวกรรมแบบพร้อมท์สามารถนำมาใช้ภายในระบบ RAG ได้

C ถูกต้อง เนื่องจากการสร้างเสริมด้วยการค้นหาข้อมูล (Retrieval-Augmented Generation: RAG) ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งภายนอก เช่น เอกสารประกอบผลิตภัณฑ์ล่าสุด และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและเหมาะสมกับบริบทมากขึ้น ซึ่งเป็นการแก้ไขช่องว่างความรู้ของแชทบอทเกี่ยวกับฟีเจอร์ใหม่โดยตรงโดยไม่ต้องฝึกอบรมใหม่ทั้งหมด

D ไม่ถูกต้อง เนื่องจากมนุษย์ในวงจร (HITL) เกี่ยวข้องกับการแทรกแซงของมนุษย์ และไม่ได้ช่วยให้แชทบอทสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลใหม่โดยอัตโนมัติอย่างที่ RAG ทำ

 

---

 

นักวิเคราะห์ธุรกิจสอบถามโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์เกี่ยวกับรายได้รายไตรมาสของสตาร์ทอัพขนาดเล็กที่เพิ่งเข้าสู่ตลาด โมเดลดังกล่าวให้ตัวเลขรายได้ที่ชัดเจนอย่างมั่นใจ และยังกล่าวถึงข่าวประชาสัมพันธ์ที่คาดว่าจะเป็นรายละเอียดความสำเร็จของบริษัท อย่างไรก็ตาม หลังจากการตรวจสอบเพิ่มเติม นักวิเคราะห์พบว่าสตาร์ทอัพยังไม่ได้เผยแพร่รายงานทางการเงินใดๆ และไม่มีข่าวประชาสัมพันธ์ดังกล่าวอยู่จริง ข้อมูลที่ได้จากโมเดล AI เป็นเพียงข้อมูลที่แต่งขึ้นทั้งหมด แม้จะฟังดูน่าเชื่อถือ ข้อจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ประเภทใดที่เป็นตัวอย่าง-

1. อคติ
2. การตัดความรู้
3. การพึ่งพาข้อมูล
4. อาการประสาทหลอน

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจากอคติ หมายถึงแนวโน้มของแบบจำลองที่จะสร้างผลลัพธ์ที่สะท้อนถึงความไม่สมดุลหรืออคติที่มีอยู่ในข้อมูลฝึกอบรม ซึ่งไม่จำเป็นต้องเป็นการสร้างข้อมูลใหม่ทั้งหมด

B ไม่ถูกต้อง เนื่องจากค่าตัดความรู้ หมายถึงช่วงเวลาที่แบบจำลองยังไม่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลใหม่ แม้ว่าสิ่งนี้อาจนำไปสู่การไม่สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุดได้ แต่ในสถานการณ์นี้ แบบจำลองกำลังสร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง แทนที่จะระบุว่าไม่ทราบหรือให้ข้อมูลที่ล้าสมัย

C ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการอ้างอิงข้อมูลชี้ให้เห็นว่าประสิทธิภาพของแบบจำลองพื้นฐานนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลฝึกอบรมอย่างมาก แม้ว่าการขาดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงอาจนำไปสู่การไม่สามารถตอบคำถามได้ แต่อาการประสาทหลอนเกี่ยวข้องกับการสร้างการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงหรือไม่สมเหตุสมผล แม้ว่าแบบจำลองจะเชื่อว่ามีข้อมูลนั้นก็ตาม

D ถูกต้อง เนื่องจากอาการประสาทหลอนเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองพื้นฐานสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรืออ้างอิงจากข้อมูลจริง ในสถานการณ์นี้ แบบจำลอง AI สร้างข้อมูลรายได้และข่าวประชาสัมพันธ์ที่ไม่มีอยู่จริง ซึ่งเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของอาการประสาทหลอน โมเดลไม่สามารถตรวจสอบข้อมูลกับแหล่งภายนอกได้ และอาจสร้างคำตอบที่น่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้อง

 

---

เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ที่ตอบคำถามเกี่ยวกับนโยบายของพนักงานกำลังให้ข้อมูลที่ล้าสมัยและไม่ถูกต้อง ก่อให้เกิดความสับสน บริษัทต้องการให้เครื่องมือนี้ให้คำตอบที่เชื่อถือได้โดยอ้างอิงจากเอกสารทางการฉบับล่าสุด องค์กรควรทำอย่างไร?-

1. ปรับแต่งโมเดลภาษาพื้นฐานด้วยชุดข้อมูลความรู้ทั่วไปที่กว้างขึ้น
2. เพิ่มการตั้งค่าอุณหภูมิของโมเดลภาษา
3. การนำเทคนิคการต่อสายดินมาใช้
4. ลดพารามิเตอร์จำนวนโทเค็น

 

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการปรับแต่งด้วยชุดข้อมูลความรู้ทั่วไปที่กว้างขึ้นอาจไม่สามารถรับประกันได้ว่า AI จะปฏิบัติตามนโยบายภายในที่เฉพาะเจาะจงและทันสมัยที่สุดของบริษัท ข้อ

B ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการเพิ่มพารามิเตอร์อุณหภูมิอาจเพิ่มการตอบสนองที่ไม่ถูกต้อง ข้อ

C ถูกต้อง เนื่องจากการต่อสายดินเชื่อมต่อผลลัพธ์ของ AI เข้ากับแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ เช่น เอกสารภายใน ซึ่งช่วยเพิ่มความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ Retrieval-augmented generation (RAG) เป็นวิธีการต่อสายดินเฉพาะที่ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องก่อนสร้างการตอบสนอง ข้อ

D ไม่ถูกต้อง เนื่องจากการลดจำนวนโทเค็นส่งผลต่อความยาวของการตอบสนองเท่านั้น ไม่ใช่ความแม่นยำ

 

---

 

ทีมขายต้องการสร้างวิดีโอพรีเซนท์ที่มีชีวิตชีวาและตรงใจลูกค้าเป้าหมาย พวกเขาได้รับข้อมูลลูกค้าในรูปแบบต่างๆ และต้องการโมเดล AI ที่สามารถแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นคอนเทนต์วิดีโอที่น่าสนใจและเหมาะกับความต้องการและความท้าทายเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย พวกเขาควรใช้โมเดล Google แบบใด-

1. Gamma
2. Gemini
3. IMages
4. VEO

ข้อเสนอแนะ

A ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Gemma เป็นกลุ่มโมเดลแบบเปิดที่มีน้ำหนักเบา มุ่งเน้นไปที่โซลูชันที่ใช้งานง่ายและปรับแต่งได้สำหรับนักพัฒนา แม้ว่าจะมีความอเนกประสงค์ แต่จุดแข็งหลักของโมเดลนี้ไม่ใช่การสร้างวิดีโอเพื่อนำเสนอการขาย

B ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Gemini เป็นโมเดลแบบมัลติโมดัลที่สามารถเข้าใจและทำงานกับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง สำหรับงานต่างๆ อย่างไรก็ตาม หน้าที่หลักของโมเดลนี้ไม่ได้มุ่งเน้นเฉพาะการสร้างเนื้อหาวิดีโอเพื่อการขาย

C ไม่ถูกต้อง เนื่องจาก Imagen เชี่ยวชาญในการสร้างภาพคุณภาพสูงจากคำอธิบายข้อความ ซึ่งไม่ได้ตอบสนองความต้องการของทีมในการสร้างวิดีโอนำเสนอโดยตรง

D ถูกต้อง เนื่องจาก Veo เป็นโมเดลที่สามารถสร้างเนื้อหาวิดีโอจากข้อความหรือภาพนิ่งได้ ซึ่งตรงกับความต้องการของทีมขายในการแปลงข้อมูลลูกค้าให้เป็นวิดีโอนำเสนอที่น่าสนใจและปรับแต่งเฉพาะบุคคล