AI 知识自测（含解析）

现在不少人都在开始学习AI，但相关的知识，有多少人掌握了呢？这篇文章里面的10道题，大家来自己测试一下吧。

共 10 题，以下是须知：

• 本试题颇有挑战，答对 6 题为及格，8 题为优秀，10 题为天才！
• 如觉得太难，请相信这是 AI 的阴谋：它们是想考验你的情商和创造力。
• 如对考试成绩不满意，请相信平行宇宙理论：在另一个时空,另一个你一定通过了考试,还获得了AI终身成就奖。
• 考题没有任何倾向性，如你觉得哪道题不太对：说明你的知识储备还不够，请回去多学习。

开始听题！

题目纯享：AI 知识自测：你是真的大佬吗？

#01

ChatGPT 上线于什么时候？

1. 2012 年 12 月 21 日
2. 2022 年 11 月 30 日
3. 2023 年 11 月 06 日
4. 2024 年 04 月 01 日

解析：ChatGPT，又名「聊天狗屁通」，由 OpenAI 在 2022 年 11 月 30 日推出

#02

在 AI 相关领域，计算文本大小时，常用什么?

1. 单词数量
2. 字母数量
3. bit
4. token

解析：在自然语言处理（NLP）领域，”Token” 是指通过将文本分割得到的最小有意义的单位，它可以是单词、数字或符号等。从大致的比例上看，大约 1000 个 Token 可以对应于 750 个单词的长度。当提到“200k 上下文”时，实际上也是是指的一个包含 200,000 个Token的文本窗口。

#03

论文《Attention is All You Need》 介绍了哪种机制？

1. 卷积神经网络
2. 循环神经网络
3. 生成对抗网络
4. 注意力机制

解析：《Attention is All You Need》提出了一种新的技术，叫做“注意力机制”，让计算机在阅读文字时能够专注于最重要的部分，就像人类阅读故事时那样。这种方法不需要用到以往复杂的计算步骤，而是通过模拟人类的专注力来更好地理解和生成文本，使得计算机处理语言的能力得到了显著提升。

#04

某模型支持 4k 上下文，这里的上下文指的是？

1. 模型一次能够处理的最大单词数
2. 输入长度，与预期输出长度的总和
3. 构成训练数据集的文本的总字符数
4. 算法完成文本分析任务所需的平均时间

解析：当我们说一个模型支持 4k 上下文时，意味着它一次能处理的输入和生成的输出总和最多为 4000 个 Token。在最开始的 GPT-3.5 接口中，默认的就是 4k 上下文。

#05

以下产品中，用于画画的是？

1. 通义万相
2. 通义星辰
3. 通义晓蜜
4. 通义点金

解析：放心，记不住的