Huawei HCIP-AI EI Developer H13-321_V2.5

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Huawei H13-321_V2.5 Prüfungsthemen:

Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 H13-321_V2.5 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. In NLP tasks, transformer models perform well in multiple tasks due to their self-attention mechanism and parallel computing capability. Which of the following statements about transformer models are true?

A) Positional encoding is optional in a transformer model because the self-attention mechanism can naturally process the order information of sequences.
B) Multi-head attention is the core component of a transformer model. It computes multiple attention heads in parallel to capture semantic information in different subspaces.
C) Transformer models outperform RNN and CNN in processing long texts because they can effectively capture global dependencies.
D) A transformer model directly captures the dependency between different positions in the input sequence through the self-attention mechanism, without using the recurrent neural network (RNN) or convolutional neural network (CNN).

2. The attention mechanism in foundation model architectures allows the model to focus on specific parts of the input data. Which of the following steps are key components of a standard attention mechanism?

A) Apply a non-linear mapping to the result obtained after the weighted summation.
B) Normalize the attention scores to obtain attention weights.
C) Calculate the dot product similarity between the query and key vectors to obtain attention scores.
D) Compute the weighted sum of the value vectors using the attention weights.

3. The mAP evaluation metric in object detection combines accuracy and recall.

A) FALSE
B) TRUE

4. In natural language processing tasks, word vector evaluation is an important aspect for measuring the performance of a word embedding model. Which of the following statements about word vector evaluation are true?

A) Word similarity tasks typically employ manually labeled datasets to evaluate word vectors, compute the cosine similarity between word vectors, and compare it with the manual labeling result.
B) The word analogy task evaluates the capability of word vectors in capturing semantic relationships between words, for example, by determining whether "king - man + woman = ?" is close to "queen".
C) Word vector evaluation can be performed through intrinsic evaluation. Common methods include word similarity tasks and word analogy tasks.
D) Extrinsic evaluation is the main method used for evaluating word vectors because it directly reflects the performance of word vectors in real-world application tasks.

5. The jieba ------() method can be used for word segmentation.

Fragen und Antworten: