Mô hình ngôn ngữ nào sau đây được đào tạo trước phổ biến do OpenAI phát triển?

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong đó, việc chia câu thành các thành phần ngữ pháp nhỏ hơn, có ý nghĩa được gọi là "Mã thông báo" (Tokenization). Các lựa chọn khác không liên quan trực tiếp đến việc phân tích cú pháp câu.

Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSA) là một kỹ thuật trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng các mẫu đồng xuất hiện của các từ trong một tập văn bản lớn để xây dựng biểu diễn ngữ nghĩa của các từ và tài liệu. Nó dựa trên ý tưởng rằng các từ xuất hiện gần nhau có xu hướng liên quan đến ngữ nghĩa. Các lựa chọn khác không phù hợp vì:

• Giải mã ý nghĩa của từ: Đây là một mục tiêu rộng hơn và không phải là một kỹ thuật cụ thể.


• Nhận dạng thực thể được đặt tên: Mục tiêu là xác định và phân loại các thực thể được đặt tên trong văn bản.


• Tóm tắt văn bản: Mục tiêu là tạo ra một phiên bản ngắn gọn của văn bản đầu vào.

Kỹ thuật phát hiện cạnh Canny (Canny edge detection) là một thuật toán được sử dụng rộng rãi để phát hiện cạnh trong ảnh. Nó bao gồm các bước lọc nhiễu, tìm gradient cường độ, loại bỏ các điểm không phải cực đại, và ngưỡng hóa kép để xác định và kết nối các cạnh. Các kỹ thuật khác như biến đổi Fourier, cân bằng biểu đồ và làm mờ Gaussian có các ứng dụng khác trong xử lý ảnh, nhưng không phải là phương pháp chính để phát hiện cạnh.

Phân tích:

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các thuật toán máy học thường được sử dụng trong phân loại hình ảnh.

Giải thích các lựa chọn:

• A. Phân cụm K-mean: Là một thuật toán học không giám sát, thường được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu thành các cụm dựa trên khoảng cách. Không phù hợp cho phân loại hình ảnh trực tiếp.


• B. Cây quyết định: Là một thuật toán học có giám sát, có thể được sử dụng cho phân loại, nhưng thường không hiệu quả bằng CNN cho các tác vụ phân loại hình ảnh phức tạp.


• C. Mạng thần kinh tích chập (CNN): Là một loại mạng thần kinh nhân tạo được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới, chẳng hạn như hình ảnh. CNN có các lớp tích chập có thể tự động học các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh, giúp chúng rất hiệu quả cho các tác vụ phân loại hình ảnh.


• D. Máy vectơ hỗ trợ (SVM): Là một thuật toán học có giám sát, có thể được sử dụng cho phân loại. SVM có thể hiệu quả, nhưng thường đòi hỏi nhiều công sức hơn trong việc trích xuất đặc trưng so với CNN, đặc biệt đối với các hình ảnh phức tạp.

Kết luận:

Mạng thần kinh tích chập (CNN) là thuật toán được sử dụng phổ biến và hiệu quả nhất cho phân loại hình ảnh nhờ khả năng tự động học các đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh.