Банк вопросов

Вопросы по Prompt Engineering с ответами

Практический набор для самопроверки и подготовки к интервью. Ответы раскрываются вместе с объяснением.

Пройти полноценный тест
1Какое описание лучше всего соответствует «Prompt Engineering»?
Ответ: практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей

«Prompt Engineering» — практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей.

2Какая технология описывается так: «практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей»?
Ответ: Prompt Engineering

Описание относится к «Prompt Engineering».

3Верно ли утверждение: «Prompt Engineering — практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей»?
Ответ: Верно

Утверждение верно: практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей.

4Верно ли утверждение: «Prompt Engineering — CI/CD и automation-сервис, встроенный в GitHub»?
Ответ: Неверно

Утверждение неверно. «Prompt Engineering» — практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей.

5Какое утверждение о «Prompt Engineering» наиболее точное?
Ответ: Это тема из области «AI, ML и LLM» и ее назначение связано с тем, что практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей

В ITQuiz «Prompt Engineering» относится к разделу «AI, ML и LLM»; практика проектирования инструкций и контекста для получения нужного поведения языковых моделей.

6Что отличает обучение с учителем?
Ответ: Для обучения используются примеры с известными целевыми ответами или метками

Supervised learning обучает соответствие входов целевым значениям на размеченных данных.

7Что такое переобучение модели?
Ответ: Модель хорошо запоминает обучающие данные, но хуже обобщает на новые

Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.

8Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Ответ: Векторное представление объекта в числовом пространстве

Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.

9Что называют inference?
Ответ: Применение уже обученной модели для получения предсказаний или генерации

Inference — этап использования обученной модели на новых входных данных.

10К какому крупному направлению знаний относится «Prompt Engineering»?
Ответ: AI, ML и LLM

В структуре ITQuiz «Prompt Engineering» относится к разделу «AI, ML и LLM».

11Какая тема находится с «Prompt Engineering» в одном направлении «AI, ML и LLM»?
Ответ: RAG

«RAG» и «Prompt Engineering» находятся в одном направлении «AI, ML и LLM».

12Что НЕ относится к тому же направлению, что и «Prompt Engineering»?
Ответ: Objective-C

«Objective-C» относится к разделу «Языки программирования», а остальные варианты — к «AI, ML и LLM».

13Проверьте фундамент, связанный с темой «Prompt Engineering»: Что отличает обучение с учителем?
Ответ: Для обучения используются примеры с известными целевыми ответами или метками

Supervised learning обучает соответствие входов целевым значениям на размеченных данных.

14Проверьте фундамент, связанный с темой «Prompt Engineering»: Что такое переобучение модели?
Ответ: Модель хорошо запоминает обучающие данные, но хуже обобщает на новые

Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.

15Проверьте фундамент, связанный с темой «Prompt Engineering»: Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Ответ: Векторное представление объекта в числовом пространстве

Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.

16Проверьте фундамент, связанный с темой «Prompt Engineering»: Что называют inference?
Ответ: Применение уже обученной модели для получения предсказаний или генерации

Inference — этап использования обученной модели на новых входных данных.

17Для уверенного понимания «Prompt Engineering» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что отличает обучение с учителем?
Ответ: Для обучения используются примеры с известными целевыми ответами или метками

Supervised learning обучает соответствие входов целевым значениям на размеченных данных.

18Для уверенного понимания «Prompt Engineering» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что такое переобучение модели?
Ответ: Модель хорошо запоминает обучающие данные, но хуже обобщает на новые

Overfitting означает избыточную подгонку под training set и слабую генерализацию.

19Для уверенного понимания «Prompt Engineering» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что такое embedding в задачах ML/LLM?
Ответ: Векторное представление объекта в числовом пространстве

Embeddings кодируют объекты в векторах, где геометрическая близость может отражать смысловое сходство.

20Для уверенного понимания «Prompt Engineering» важно знать базу раздела «AI, ML и LLM». Что называют inference?
Ответ: Применение уже обученной модели для получения предсказаний или генерации

Inference — этап использования обученной модели на новых входных данных.

Тесты по Prompt Engineering