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Questions gratuites GAI — Generative AI Foundations

Téléchargez gratuitement 31 questions d'entraînement pour la certification GAI proposée par IBM. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationGAI
ÉditeurIBM
Nombre de questions31
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveaufoundation
CatégorieAI
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement GAI. Pour accéder aux 31 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Quel est un cas d'usage pratique courant des modèles génératifs ?
  1. Génération de code, résumé de documents, chatbots conversationnels
  2. Seul le stockage de données
  3. Uniquement le filtrage de courrier indésirable
  4. Seulement la compression vidéo
Question 2
Quel est le mécanisme clé des Transformers qui permet de gérer les dépendances longue distance ?
  1. Le mécanisme d'attention (Attention)
  2. La boucle for
  3. La convolution
  4. L'activation ReLU
Question 3
Qu'est-ce que le batch processing dans l'inférence IA ?
  1. Traiter plusieurs requêtes simultanément pour améliorer la throughput
  2. Traiter une seule requête à la fois
  3. Un type de données compressées
  4. Une technique d'augmentation de données
Question 4
Quel est le principal bénéfice du transfer learning dans les modèles génératifs ?
  1. Réutiliser la connaissance pré-acquise pour des tâches nouvelles avec moins de données
  2. Augmenter uniquement la vitesse du serveur
  3. Éliminer le besoin de données d'entraînement
  4. Réduire uniquement les coûts matériels
Question 5
Qu'est-ce que l'IA générative ?
  1. Un système capable de générer du nouveau contenu à partir de patterns appris
  2. Un système qui analyse uniquement des données existantes
  3. Un algorithme utilisé exclusivement pour la classification
  4. Un modèle qui ne traite que du texte
Question 6
Qu'est-ce que l'hallucination dans un modèle de langage ?
  1. La génération de contenu plausible mais factuellement incorrect
  2. Une défaillance électrique du serveur
  3. Une accélération du modèle
  4. Un problème de refroidissement du processeur
Question 7
Quel est l'objectif principal du training sur un corpus de texte massif ?
  1. Permettre au modèle d'apprendre les patterns du langage naturel
  2. Garantir que le modèle mémorise le texte exactement
  3. Réduire la latence du modèle
  4. Augmenter le coût du stockage
Question 8
Que signifie RLHF dans le contexte des LLM ?
  1. Reinforcement Learning from Human Feedback - entraînement basé sur les retours humains
  2. Rapid Learning for High Frequency
  3. Refined Language Heavy Function
  4. Real-time Linguistic Hierarchical Framework

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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