知識檢查

1.

哪一個陳述最能區分自然語言處理 (NLP)、自然語言產生 (NLG) 和大型語言模型 (LLM)？

NLP 旨在理解和分析人類語言，而 NLG 則會產生類似人類文字的摘要。 LLM 是複雜的模型，使用廣泛的資料集和演算法來處理這兩者。

NLP 和 NLG 是 LLM 的子集。 NLP 分析文字、NLG 建立文字，而 LLMS 儲存及擷取文字資料。

NLP 用於產生類似人類的文字，NLG 用於解譯人類語言，而 LLM 是執行處理工作的模型。

NLP 涉及理解和產生人類語言。 NLF 是 NLP 的特定應用，著重於文字建立，而 LLM 是複雜的模型，可整合這些功能來執行語言相關工作。

2.

哪一個陳述最能評估生成式 AI 與傳統 AI 模型之間的差異？

生成式 AI 和傳統 AI 都依賴明確的程式設計來執行特定工作，生成式 AI 用於資料分析更有效率，而傳統 AI 用於建立內容。

生成式 AI 著重於從現有資料建立新內容，而傳統 AI 的設計目的是使用預先定義的規則和演算法來執行特定工作。

這兩種類型都使用監督式學習，根據結構化資料來分析和預測結果。

兩者都可以建立內容，但生成式 AI 需要更多計算能力。

3.

評估下列陳述，並決定哪一項最能評估生成式 AI 服務，例如 Microsoft Copilot 如何增強創造力。

這些服務會用於資料分析，且不會影響創意。

Microsoft Copilot 之類的生成式 AI 服務可讓 AI 處理創意流程，讓工作變得更輕鬆。

Microsoft Copilot 之類的生成式 AI 服務可藉由自動化重複的工作來增強創意，讓使用者專注於工作中更為創造性的層面，並提供建議和構想。

Microsoft Copilot 等生成式 AI 服務可藉由協助技術工作來增強創造力。

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