鹿先生的公務員終身學習解答

1. 生成式對話系統的主要目標為何？
辨識對話中的情感和意圖
分析大量對話資料以提取模式和特徵
生成與人類對話相似的內容
分析對話資料以提取模式和特徵以及辨識對話中的情感和意圖

2. 運用大語言模型進行生成式AI時，如何防範生成內容的風險？
過濾輸入剃除不當意圖
挑選可靠的大語言模型
檢驗輸出確保無不當內容
以上皆是

3. 彌補大語言模型欠缺企業專業知識的方法，下列何者不適合一般企業？
以企業資料進行微調訓練
以企業資料進行檢索生成(RAG)
以企業資料訓練全新的大語言模型
將相關企業資料手動帶入提示(few-shot prompting)

4. 運用大語言模型進行生成式AI應用時，應該考慮的倫理問題包括哪些？
訓練數據的質量
模型的運算效能
生成內容的不當使用風險
模型的學習率

5. AI生成內容(AIGC)的出現對數位內容產業的影響為何？
使得內容生成的門檻降低、效率明顯提升
使得內容品質普遍下降
使得內容產業規模縮小
使得內容產業壟斷加劇

6. 如何控制大語言模型生成文本的風格和主題？
調整模型的學習率
在生成過程中手動指定(prompt)風格和主題
使用更多預訓練的模型
增加模型的深度

7. 下列何者是生成式AI(GAI)的特色？
無法客製化
多領域應用
不斷退步
無法提供創意和靈感

8. 以下哪個選項是生成式AI的例子？
Microsoft Word
Photoshop
Google Sheets
ChatGPT

9. 下列何者不是生成式AI(GAI)的應用？
ChatGPT
Pokemon Go
客服機器人
Midjourney

10. 以下哪個因素是全球AI生成內容(AIGC)市場的機會之一？
機敏資料外洩的風險
生成內容偏差及不正確
資料獲取的版權問題
數位內容需求的快速增長