id stringlengths 9 20 | module stringclasses 9
values | topic stringclasses 73
values | difficulty stringclasses 3
values | answer stringclasses 4
values | answer_text stringlengths 0 333 | options dict | prompt listlengths 2 2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
AIO25M10MMT01 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | D | (16, 64), (16, 64), (16, 64). | {
"A": "(64, 16), (64, 16), (64, 16).",
"B": "(16, 64, 1), (16, 64, 1), (16, 64, 1).",
"C": "(16, 1, 64), (16, 1, 64), (16, 1, 64).",
"D": "(16, 64), (16, 64), (16, 64)."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT03 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | A | 300. | {
"A": "300.",
"B": "50.",
"C": "6.",
"D": "V ."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT04 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | D | 450. | {
"A": "120.",
"B": "600.",
"C": "90.",
"D": "450."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT05 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | B | 2.75. | {
"A": "2.5.",
"B": "2.75.",
"C": "2.0.",
"D": "5.5."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT06 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | C | 49900. | {
"A": "100.",
"B": "50000.",
"C": "49900.",
"D": "50100."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT07 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | A | 2. | {
"A": "2.",
"B": "3.",
"C": "4.",
"D": "5."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT08 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | EASY | D | 25. | {
"A": "40.",
"B": "92.",
"C": "20000.",
"D": "25."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT09 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | MEDIUM | D | (4, 60, 768); (4, 12, 20, 64); (4, 12, 20, 60); (4, 20, 50000). | {
"A": "(4, 60, 768); (4, 12, 60, 64); (4, 12, 60, 20); (4, 60, 50000).",
"B": "(4, 20, 768); (4, 12, 20, 64); (4, 12, 20, 20); (4, 20, 50000).",
"C": "(4, 60, 768); (4, 12, 20, 768); (4, 12, 20, 60); (4, 60, 50000).",
"D": "(4, 60, 768); (4, 12, 20, 64); (4, 12, 20, 60); (4, 20, 50000)."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MMT10 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Multilingual Machine Translation | MEDIUM | B | Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Masked Self-Attention →Cross-Attention với Query (Q) sinh ra từ Decoder →FFN) → Li... | {
"A": "Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Query (Q) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Masked Self-Attention →Cross-Attention với Key (K) từ Decoder →FFN) →L... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MT02 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Machine Translation | EASY | A | 0.79 | {
"A": "0.79",
"B": "0.65",
"C": "0.51",
"D": "0.37"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MT03 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Machine Translation | EASY | A | biết, 0.88 | {
"A": "biết, 0.88",
"B": "biết, 0.74",
"C": "em, 0.60",
"D": "tôi, 0.53"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MT04 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Machine Translation | null | B | (0.10, 0.25] | {
"A": "(0.25, 0.45]",
"B": "(0.10, 0.25]",
"C": "(0.03, 0.10]",
"D": "(0.00, 0.03]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10MT04_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Machine Translation | null | B | (0.10, 0.25] | {
"A": "(0.25, 0.45]",
"B": "(0.10, 0.25]",
"C": "(0.03, 0.10]",
"D": "(0.00, 0.03]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10NER01 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Named Entity Recognition | EASY | B | x(1) = [0.91, −0.24], x(1) = [−0.18, 0.87], x(2) = [0.08, −0.06], m(2) = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5]. | {
"A": "x(1) = [0.91, −0.24], x(1) = [0.46, 0.63], x(2) = [0.08, −0.06], m(2) = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].",
"B": "x(1) = [0.91, −0.24], x(1) = [−0.18, 0.87], x(2) = [0.08, −0.06], m(2) = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].",
"C": "x(1) = [−0.73, 0.58], x(1) = [−0.18, 0.87], x(2) = [0.08, −0.06], m(2) = 0, y(2) = [0, 1, 4... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10NER01_v2 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Named Entity Recognition | null | C | [0.99, 1.75, 0.49, 2.63, 1.38]. | {
"A": "[1.08, 2.71, 0.54, 4.07, 1.81].",
"B": "[1.46, 3.08, 0.73, 4.62, 1.81].",
"C": "[0.99, 1.75, 0.49, 2.63, 1.38].",
"D": "[0.99, 1.12, 0.49, 1.68, 1.07]."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10NER02 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Named Entity Recognition | null | B | Score(y(1)) = 28.75, Score(y(2)) = 25.38. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(1); điều này cho thấy transition score có thể giúp chuỗi nhãn hợp lý hơn thắng một chuỗi cạnh tranh khác. | {
"A": "Score(y(1)) = 25.38, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(2); điều này cho thấy transition score chủyếu dùng để kiểm tra tính hợp lệ của BIO chứ không tham gia vào việc chấm điểm chuỗi.",
"B": "Score(y(1)) = 28.75, Score(y(2)) = 25.38. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(1); điều này cho thấy transition sco... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10NER03 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Named Entity Recognition | null | B | [O, O, O, B-ORG, I-ORG] | {
"A": "[O, O, O, B-ORG, O]",
"B": "[O, O, O, B-ORG, I-ORG]",
"C": "[B-PER, I-PER, O, B-ORG, I-ORG]",
"D": "[O, O, O, B-PER, I-ORG]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10NER03_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Named Entity Recognition | null | B | [O, O, O, B-ORG, I-ORG] | {
"A": "[O, O, O, B-ORG, O]",
"B": "[O, O, O, B-ORG, I-ORG]",
"C": "[B-PER, I-PER, O, B-ORG, I-ORG]",
"D": "[O, O, O, B-PER, I-ORG]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10POS01_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | POS Tagging | null | C | (1, 4, 5). | {
"A": "(1, 2, 5).",
"B": "(1, 5, 2).",
"C": "(1, 4, 5).",
"D": "(1, 5, 4)."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10POS02 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | POS Tagging | MEDIUM | A | [0, 1, 2, 0, 3]. | {
"A": "[0, 1, 2, 0, 3].",
"B": "[0, 1, 2, 0, 0].",
"C": "[1, 0, 2, 1, 3].",
"D": "[0, 2, 1, 0, 3]."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10QA01 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Question Answering | MEDIUM | B | start_positions[2] = 6, end_positions[2] = 7 | {
"A": "start_positions[2] = 0, end_positions[2] = 0",
"B": "start_positions[2] = 6, end_positions[2] = 7",
"C": "start_positions[2] = 7, end_positions[2] = 8",
"D": "start_positions[2] = 8, end_positions[2] = 9"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10QA01_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Question Answering | null | B | start_positions[2] = 6, end_positions[2] = 7 | {
"A": "start_positions[2] = 0, end_positions[2] = 0",
"B": "start_positions[2] = 6, end_positions[2] = 7",
"C": "start_positions[2] = 7, end_positions[2] = 8",
"D": "start_positions[2] = 8, end_positions[2] = 9"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10QA02 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Question Answering | EASY | B | She later realized that she had left her umbrella in the school library near the front desk. A black umbrella was found next to the front desk in the library this morning. | {
"A": "Mai stopped at the bakery after class. Mai and her friends usually study together in the cafeteria on Friday afternoons.",
"B": "She later realized that she had left her umbrella in the school library near the front desk. A black umbrella was found next to the front desk in the library this morning.",
"C"... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TC01 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Classification | EASY | B | (1, 2, 7). | {
"A": "(1, 7, 2).",
"B": "(1, 2, 7).",
"C": "(1, 1, 6).",
"D": "(1, 6, 2)."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TC02 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Classification | EASY | C | 6. | {
"A": "4.",
"B": "5.",
"C": "6.",
"D": "7."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TC02_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Classification | null | C | 6. | {
"A": "4.",
"B": "5.",
"C": "6.",
"D": "7."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TC03 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Classification | MEDIUM | A | [0.51, 0.60, 0.33, -0.51, 0.07, -0.34]. | {
"A": "[0.51, 0.60, 0.33, -0.51, 0.07, -0.34].",
"B": "[-0.43, -0.18, -0.05, 0.43, 0.31, -0.09].",
"C": "[0.4705, 0.2540].",
"D": "[-0.0875, 0.3090]."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TC03_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Classification | null | A | [0.51, 0.60, 0.33, -0.51, 0.07, -0.34]. | {
"A": "[0.51, 0.60, 0.33, -0.51, 0.07, -0.34].",
"B": "[-0.43, -0.18, -0.05, 0.43, 0.31, -0.09].",
"C": "[0.4705, 0.2540].",
"D": "[-0.0875, 0.3090]."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TC04 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Classification | MEDIUM | C | [-0.0875, 0.3090]. | {
"A": "[0.51, 0.60].",
"B": "[0.4705, 0.2540].",
"C": "[-0.0875, 0.3090].",
"D": "[-0.43, -0.18]."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TGEN01 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Generation | MEDIUM | A | 0.62. | {
"A": "0.62.",
"B": "0.68.",
"C": "0.46.",
"D": "0.34."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TGEN02 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Generation | HARD | A | "hãy tỏa sáng theo cách của bạn". | {
"A": "\"hãy tỏa sáng theo cách của bạn\".",
"B": "\"hãy tỏa sáng theo cách của mây\".",
"C": "\"hãy theo cách của bạn\".",
"D": "\"hãy tỏa sáng của bạn\"."
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
AIO25M10TGEN03 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Generation | MEDIUM | D | 0.3220 | {
"A": "0.5028",
"B": "0.4179",
"C": "0.3572",
"D": "0.3220"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0388_Q436 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Text Generation | null | A | (1) Giữ lại “cat”, “dog”, “the”; P ′(dog) = 0.3125. (2) Nucleus gồm “cat”, “dog”, “the”. (3) Giữ lại “cat”, “dog”, “the”, “ran”, “blue”. (4) P(cat) ≈0.6533 và P(xkz) ≈0.0016. | {
"A": "(1) Giữ lại “cat”, “dog”, “the”; P ′(dog) = 0.3125. (2) Nucleus gồm “cat”, “dog”, “the”. (3) Giữ lại “cat”, “dog”, “the”, “ran”, “blue”. (4) P(cat) ≈0.6533 và P(xkz) ≈0.0016.",
"B": "(1) Giữ lại “cat”, “dog”, “ran”; P ′(dog) = 0.3333. (2) Nucleus gồm “cat”, “dog”. (3) Giữ lại “cat”, “dog”, “the”. (4) P(cat)... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0419_Q459 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | B | Thực hiện phép toán vector hóa nhanh hơn | {
"A": "Cú pháp đơn giản hơn",
"B": "Thực hiện phép toán vector hóa nhanh hơn",
"C": "Có thể chứa nhiều kiểu dữ liệu hơn",
"D": "Chiếm ít bộ nhớ hơn trong mọi trường hợp"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0419_Q460 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | D | [12, 24] | {
"A": "[6, 12, 18, 24]",
"B": "24",
"C": "[18, 24]",
"D": "[12, 24]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0420_Q462 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | C | 1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = np.max(arr , axis =0) | {
"A": " 1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = np.max(arr , axis =1)",
"B": " 1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = np.max(arr)",
"C": " 1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 resu... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0421_Q463 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | A | 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [:, [1, 2]] | {
"A": " 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [:, [1, 2]]",
"B": " 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [1, [1, 2]]",
"C": " 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0421_Q464 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | C | 1 data_x = np.array ([[1 , 2, 7], [3, 4, 2], [5, 9, 8]]) 4 result = data_x [[0, 1, 2], [2, 1, 2]] 5 print(result) | {
"A": " 1 data_x = np.array ([[1 , 2, 7], [3, 4, 2], [5, 9, 8]]) 4 result = data_x [[1, 1, 2], [2, 1, 2]] 5 print(result)",
"B": " 1 data_x = np.array ([[1 , 2, 7], [3, 4, 2], [5, 9, 8]]) 4 result = data_x [[2, 1, 2], [2, 1, 2]] 5 print(result)",
"C": " 1 data_x = np.array ([[1 , 2, 7], [3, 4, 2], [5, 9, 8]]) 4 ... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0422_Q465 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | B | [0, 1, 2, 6, 6] | {
"A": "[0, 1, 2, 3, 4]",
"B": "[0, 1, 2, 6, 6]",
"C": "[6, 6, 6, 3, 4]",
"D": "[True, True, True, False, False]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0423_Q466 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | A | Tổ chức dữ liệu theo cấu trúc có ý nghĩa (ví dụ: ngày và giờ) | {
"A": "Tổ chức dữ liệu theo cấu trúc có ý nghĩa (ví dụ: ngày và giờ)",
"B": "Tăng số lượng dữ liệu",
"C": "Giảm kích thước dữ liệu",
"D": "Loại bỏ nhiễu"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0423_Q467 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | B | 1 data_x = np.array ([5, 4, 7, 2]) 2 data_y = np.array ([7, 6, 5, 3]) 3 distance = np.sqrt(np.sum(( data_x - data_y)**2)) | {
"A": " 1 data_x = np.array ([5, 4, 7, 2]) 2 data_y = np.array ([7, 6, 5, 3]) 3 distance = np.sum(data_x - data_y)",
"B": " 1 data_x = np.array ([5, 4, 7, 2]) 2 data_y = np.array ([7, 6, 5, 3]) 3 distance = np.sqrt(np.sum(( data_x - data_y)**2))",
"C": " 1 data_x = np.array ([5, 4, 7, 2]) 2 data_y = np.array ([7... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0424_Q468 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 1 - Numpy and Vector | null | A | Nhãn = 0 | {
"A": "Nhãn = 0",
"B": "Nhãn = 1",
"C": "Không xác định (cần thêm thông tin)",
"D": "Cả0 và 1 đều có cùng số láng giềng gần nhất"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0426_Q469 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 2 - Numpy and Matrix | null | D | T1 R1 T2 R2 | {
"A": " \u0012T1 T2 R1 R2 \u0013",
"B": " \u0012S1 S2 \u0013",
"C": " \u0012a1 a2 \u0013",
"D": " \u0012T1 R1 T2 R2 \u0013"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0426_Q471 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 2 - Numpy and Matrix | null | A | | {
"A": " ",
"B": " ",
"C": " ",
"D": " "
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0427_Q472 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 2 - Numpy and Matrix | null | C | 1 import cv2 2 image = cv2.imread(’image.jpg’) 3 image_rgb = cv2.cvtColor(image , cv2.COLOR_BGR2RGB) 4 plt.imshow(image_rgb) | {
"A": " 1 import cv2 2 image = cv2.imread(’image.jpg’, 0) 3 plt.imshow(image , cmap=’gray ’)",
"B": " 1 import cv2 2 image = cv2.imread(’image.jpg’) 3 plt.imshow(image)",
"C": " 1 import cv2 2 image = cv2.imread(’image.jpg’) 3 image_rgb = cv2.cvtColor(image , cv2.COLOR_BGR2RGB) 4 plt.imshow(image_rgb)",
"D": "... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0430_Q478 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 2 - Numpy and Matrix | null | B | 3 | {
"A": " ",
"B": " \u0014 3 \u0015",
"C": " ",
"D": " \u00140 \u0015"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0432_Q479 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | C | 20 | {
"A": "30",
"B": "Lỗi KeyError",
"C": "20",
"D": "NaN"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0432_Q480 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | D | a: 1, b: 6, c: 8, d: 6 | {
"A": "a: NaN, b: 6, c: 8, d: 6",
"B": "a: 1, b: 7, c: 9, d: 6",
"C": "a: 1, b: 6, c: 8, d: NaN",
"D": "a: 1, b: 6, c: 8, d: 6"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0432_Q481 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | D | 0: NaN, 1: 2.0, 2: 3.0, 3: 4.0, 4: NaN | {
"A": "0: 1.0, 1: 2.0, 2: 3.0, 3: 4.0, 4: 5.0",
"B": "0: 2.0, 1: 3.0, 2: 4.0, 3: NaN, 4: NaN",
"C": "0: NaN, 1: NaN, 2: 3.0, 3: NaN, 4: NaN",
"D": "0: NaN, 1: 2.0, 2: 3.0, 3: 4.0, 4: NaN"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0433_Q482 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | A | apple: 2, banana: 2, orange: 1 | {
"A": "apple: 2, banana: 2, orange: 1",
"B": "apple: 1, banana: 2, orange: 2",
"C": "apple: 2, banana: 1, orange: 2",
"D": "apple: 1, banana: 1, orange: 3"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0433_Q483 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | A | 0: 5.0, 1: 2.0, 2: 5.0, 3: 1.0, 4: 2.0 | {
"A": "0: 5.0, 1: 2.0, 2: 5.0, 3: 1.0, 4: 2.0",
"B": "0: 4.0, 1: 2.0, 2: 4.0, 3: 1.0, 4: 2.0",
"C": "0: 3.0, 1: 2.0, 2: 3.0, 3: 1.0, 4: 2.0",
"D": "0: 4.0, 1: 3.0, 2: 4.0, 3: 1.0, 4: 3.0"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0434_Q484 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | C | 3.85, 4.15, None | {
"A": "3.8, 4.1, None",
"B": "3.8, 4.1, 5.2",
"C": "3.85, 4.15, None",
"D": "3.8, 4.1, 6.1"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0435_Q485 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 3 - Pandas in Python | null | A | Số lượng phần tử trong toàn bộ Series | {
"A": "Số lượng phần tử trong toàn bộ Series",
"B": "Kích thước cửa sổ(window size) để tính trung bình",
"C": "Index của phần tử hiện tại",
"D": "Số lần lặp để làm mượt dữ liệu"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0436_Q486 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | A | σ(z) = 1+e−z với σ(z) ∈[0, 1] | {
"A": "σ(z) = 1+e−z với σ(z) ∈[0, 1]",
"B": "σ(z) = 1−e−z với σ(z) ∈(−∞, +∞)",
"C": "σ(z) = ez 1+ez với σ(z) ∈[−1, 1]",
"D": "σ(z) = 1+ez với σ(z) ∈[0, 1]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0436_Q487 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | Sử dụng từng mẫu dữ liệu một để cập nhật tham số | {
"A": "Sử dụng toàn bộ dataset mỗi lần cập nhật",
"B": "Sử dụng từng mẫu dữ liệu một để cập nhật tham số",
"C": "Sử dụng 50% dataset mỗi lần",
"D": "Không cập nhật tham số"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0436_Q488 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | A sai, B đúng | {
"A": "Cả hai đều sai",
"B": "A sai, B đúng",
"C": "A đúng, B sai",
"D": "Cả hai đều đúng"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0437_Q489 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | A | ∂2f ∂x∂y = 2x + 6y, ∂2f ∂y∂x = 2x + 6y | {
"A": " ∂2f ∂x∂y = 2x + 6y, ∂2f ∂y∂x = 2x + 6y",
"B": " ∂2f ∂x∂y = 2y, ∂2f ∂y∂x = 2x",
"C": " ∂2f ∂x∂y = 2x + 3y, ∂2f ∂y∂x = 2y + 3x",
"D": " ∂2f ∂x∂y = 6, ∂2f ∂y∂x = 6"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0437_Q489_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | A | d2f/dxdy = 2x + 6y, d2f/dydx = 2x + 6y | {
"A": "d2f/dxdy = 2x + 6y, d2f/dydx = 2x + 6y",
"B": "d2f/dxdy = 2y, d2f/dydx = 2x",
"C": "d2f/dxdy = 2x + 3y, d2f/dydx = 2y + 3x",
"D": "d2f/dxdy = 6, d2f/dydx = 6"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0437_Q490 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | Gradient của MSE giảm về0 do nhân tửˆy(1 −ˆy), còn BCE vẫn có gradient mạnh | {
"A": "Gradient của MSE và BCE đều giảm về0",
"B": "Gradient của MSE giảm về0 do nhân tửˆy(1 −ˆy), còn BCE vẫn có gradient mạnh",
"C": "Gradient của BCE giảm về0, MSE tăng mạnh",
"D": "Cả hai đều tăng mạnh"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0438_Q491 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | Đoạn code B | {
"A": "Đoạn code A",
"B": "Đoạn code B",
"C": "Đoạn code C",
"D": "Đoạn code D"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0438_Q491_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | Đoạn code B | {
"A": "Đoạn code A",
"B": "Đoạn code B",
"C": "Đoạn code C",
"D": "Đoạn code D"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0439_Q492 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | Hàm sigmoid là dạng tổng quát của logistic growth function | {
"A": "Không liên quan",
"B": "Hàm sigmoid là dạng tổng quát của logistic growth function",
"C": "Chúng hoàn toàn giống nhau",
"D": "Logistic growth là đạo hàm của sigmoid"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0439_Q493 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | C | w = 0.562 | {
"A": "w = 0.438",
"B": "w = 0.5265",
"C": "w = 0.562",
"D": "w = 0.500"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0440_Q494 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 4 - Logistic Regression 1 | null | B | w = 0.5265 | {
"A": "w = 0.4735",
"B": "w = 0.5265",
"C": "w = 0.5000",
"D": "w = 0.7646"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0441_Q495 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | A | σ(z) = 1 + e−z với σ(z) ∈(0, 1) | {
"A": "σ(z) = 1 + e−z với σ(z) ∈(0, 1)",
"B": "σ(z) = 1 −e−z với σ(z) ∈(−∞, +∞)",
"C": "σ(z) = ez 1 + ez với σ(z) ∈[−1, 1]",
"D": "σ(z) = 1 + ez với σ(z) ∈[0, 1]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0441_Q496 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | A | z = X · θ | {
"A": "z = X · θ",
"B": "z = θ · X",
"C": "z = X ∗θ (phép nhân phần tử)",
"D": "z = θT · X"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0441_Q497 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | B | A sai, B đúng | {
"A": "Cả hai đều sai",
"B": "A sai, B đúng",
"C": "A đúng, B sai",
"D": "Cả hai đều đúng"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0442_Q498 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | B | ∇θL = 1 mXT(ˆy −y), kết quả xấp xỉ 0.290 0.282 −0.006 T | {
"A": "∇θL = XT(ˆy −y), kết quả xấp xỉ \u0002 0.579 0.564 −0.013 \u0003T",
"B": "∇θL = 1 mXT(ˆy −y), kết quả xấp xỉ \u0002 0.290 0.282 −0.006 \u0003T",
"C": "∇θL = X(ˆy −y), kết quả xấp xỉ \u0002 0.696 −0.117 \u0003T",
"D": "∇θL = (ˆy−y)XT, kết quả xấp xỉ \u0002 0.579 0.564 −0.013 −0.117 −0.480 −0.152 \u0003T"... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0443_Q500 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | A | A và B đều đúng | {
"A": "A và B đều đúng",
"B": "Chỉ A đúng",
"C": "Chỉ C đúng",
"D": "Chỉ D đúng"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0444_Q501 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | A | ˆys = ˆy + 1 | {
"A": "ˆys = ˆy + 1",
"B": "ˆys = ˆy",
"C": "ˆys = 1 + e−ˆy",
"D": "ˆys = tanh−1(ˆy)"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0445_Q502 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | C | w = 0.562 | {
"A": "w = 0.438",
"B": "w = 0.5265",
"C": "w = 0.562",
"D": "w = 0.500"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0445_Q503 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | B | 0.0973 | {
"A": "0.0971",
"B": "0.0973",
"C": "0.1027",
"D": "0.100"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0445_Q503_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 5 - Logistic Regression 2 | null | B | 0.0973 | {
"A": "0.0971",
"B": "0.0973",
"C": "0.1027",
"D": "0.100"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0447_Q504 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 6 - Softmax Regression | null | C | Hồi quy Logistic về cơ bản chỉ được thiết kế cho bài toán phân loại nhị phân, trong khi Hồi quy Softmax xử lý được bài toán phân loại nhiều lớp. | {
"A": "Hồi quy Logistic không thể xử lý các đặc trưng đầu vào có tương quan với nhau.",
"B": "Hồi quy Logistic đòi hỏi dữ liệu phải được chuẩn hóa thì mới cho kết quả chính xác.",
"C": "Hồi quy Logistic về cơ bản chỉ được thiết kế cho bài toán phân loại nhị phân, trong khi Hồi quy Softmax xử lý được bài toán phâ... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0447_Q505 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 6 - Softmax Regression | null | D | 24 | {
"A": "20",
"B": "25",
"C": "9",
"D": "24"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0449_Q506 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 6 - Softmax Regression | null | A | ŷ = [0.155, 0.845] | {
"A": "ŷ = [0.155, 0.845]",
"B": "ŷ = [0.268, 0.732]",
"C": "ŷ = [0.450, 0.550]",
"D": "ŷ = [0.881, 0.119]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0450_Q507 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 6 - Softmax Regression | null | A | ∇θL = 0.155 −0.155 0.310 −0.310 0.465 −0.465 | {
"A": "∇θL = 0.155 −0.155 0.310 −0.310 0.465 −0.465 ",
"B": "∇θL = −0.155 0.155 −0.310 0.310 −0.465 0.465 ",
"C": "∇θL = 0.155 0.845 0.310 1.690 0.465 2.535 ",
"D": "∇θL = 1.0 0.0 2.0 0.0 3.0 0.0 "
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0452_Q509 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 6 - Softmax Regression | null | A | 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0.7] , [0.3]]) 3 y = np.array ([[1] , [0]]) 4 loss = -np.dot(y.T, np.log(y_hat)) | {
"A": " 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0.7] , [0.3]]) 3 y = np.array ([[1] , [0]]) 4 loss = -np.dot(y.T, np.log(y_hat))",
"B": " 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([0.7 , 0.3]) 3 y = np.array ([[1] , [0]]) 4 loss = -np.sum(y * np.log(y_hat))",
"C": " 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0453_Q510 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 6 - Softmax Regression | null | A | 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0.6] , [0.4]]) 3 y = np.array ([[1] , [0]]) 4 dz = y_hat - y | {
"A": " 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0.6] , [0.4]]) 3 y = np.array ([[1] , [0]]) 4 dz = y_hat - y",
"B": " 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0.6] , [0.4]]) 3 y = np.array ([[1] , [0]]) 4 dz = y - y_hat",
"C": " 1 import numpy as np 2 y_hat = np.array ([[0.6] , [0.4]]) 3 y = np.array ([[1] ... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0455_Q511 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | B | [0, 0, 0, 1] | {
"A": "[0, 1, 0, 1]",
"B": "[0, 0, 0, 1]",
"C": "[1, 0, 1, 0]",
"D": "[0, 2, 2, 1]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0455_Q512 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | D | 1 import torch 2 x = torch.tensor ([[5 , 4, 4], [4, 2, 4]]) 3 y = torch.tensor ([[6 , 8, 4], [6, 2, 4]]) 4 result = torch.cat([x, y], dim =0) | {
"A": " 1 import torch 2 x = torch.tensor ([[5 , 4], [4, 2], [6, 8], [6, 2]]) 3 y = torch.tensor ([[4] , [4], [4], [4]]) 4 result = torch.cat([x, y], dim =1)",
"B": " 1 import torch 2 x = torch.tensor ([[5 , 4, 4], [4, 2, 4]]) 3 y = torch.tensor ([[6 , 8, 4], [6, 2, 4]]) 4 result = torch.stack ([x, y], dim =0)",
... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0455_Q512_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | D | 1 import torch 2 x = torch.tensor ([[5 , 4, 4], [4, 2, 4]]) 3 y = torch.tensor ([[6 , 8, 4], [6, 2, 4]]) 4 result = torch.cat([x, y], dim =0) | {
"A": " 1 import torch 2 x = torch.tensor ([[5 , 4], [4, 2], [6, 8], [6, 2]]) 3 y = torch.tensor ([[4] , [4], [4], [4]]) 4 result = torch.cat([x, y], dim =1)",
"B": " 1 import torch 2 x = torch.tensor ([[5 , 4, 4], [4, 2, 4]]) 3 y = torch.tensor ([[6 , 8, 4], [6, 2, 4]]) 4 result = torch.stack ([x, y], dim =0)",
... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0456_Q513 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | A | Có, cấu trúc model khác nhau (Linear vs Sequential container) | {
"A": "Có, cấu trúc model khác nhau (Linear vs Sequential container)",
"B": "Không, hoàn toàn giống nhau",
"C": "Có, model2 có nhiều tham số hơn",
"D": "Có, model2 huấn luyện nhanh hơn"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0456_Q514 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | B | Không giống nhau, Code 1 cập nhật trọng số2 lần (mỗi sample một lần), Code 2 chỉ cập nhật 1 lần với gradient trung bình của cả batch. | {
"A": "Có giống nhau, cả hai đều cập nhật trọng số của model một lần và cho kết quả cuối cùng giống hệt nhau.",
"B": "Không giống nhau, Code 1 cập nhật trọng số2 lần (mỗi sample một lần), Code 2 chỉ cập nhật 1 lần với gradient trung bình của cả batch.",
"C": "Không giống nhau, Code 2 tính loss nhanh hơn nên cho ... | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0457_Q515 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | A | 1 model = nn.Sequential( nn.Linear (4, 3, bias=False), nn.Sigmoid () 4 ) | {
"A": " 1 model = nn.Sequential( nn.Linear (4, 3, bias=False), nn.Sigmoid () 4 )",
"B": " 1 model = nn.Sequential( nn.Linear (4, 3), nn.Sigmoid () 4 )",
"C": " 1 model = nn.Sequential( nn.Linear (4, 3), nn.ReLU () 4 )",
"D": " 1 model = nn.Sequential( nn.Linear (4, 3), nn.Softmax(dim =1) 4 )"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0458_Q516 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | C | 4 tham số(2 weights và 2 biases) | {
"A": "2 tham số(weight và bias)",
"B": "3 tham số(1 weight cho input và 2 bias cho output)",
"C": "4 tham số(2 weights và 2 biases)",
"D": "6 tham số(4 weights và 2 biases)"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0459_Q517 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | B | Tắt tính toán và lưu trữgradient để tiết kiệm bộ nhớ và tăng tốc độ | {
"A": "Tắt chế độ training của model",
"B": "Tắt tính toán và lưu trữgradient để tiết kiệm bộ nhớ và tăng tốc độ",
"C": "Ngăn model cập nhật trọng số",
"D": "Chuyển model sang chế độevaluation"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0459_Q518 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | B | Xóa gradient tích lũy từiteration trước | {
"A": "Reset trọng số của model về0",
"B": "Xóa gradient tích lũy từiteration trước",
"C": "Khởi tạo optimizer",
"D": "Tính toán gradient mới"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0460_Q520 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 7 - PyTorch | null | D | Để tăng số lượng features cho model | {
"A": "Để giảm kích thước ảnh và tăng tốc độ xử lý",
"B": "Để chuyển ảnh 2D (28×28) thành vector 1D (784) phù hợp với nn.Linear",
"C": "Để chuẩn hóa giá trị pixel về[0, 1]",
"D": "Để tăng số lượng features cho model"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0466_Q521 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 8 - Model Initialization | null | C | W ∈[−0.2474, 0.2474] | {
"A": "W ∈[−0.0875, 0.0875]",
"B": "W ∈[−0.1531, 0.1531]",
"C": "W ∈[−0.2474, 0.2474]",
"D": "W ∈[−0.4330, 0.4330]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0466_Q521_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 8 - Model Initialization | null | C | W ∈[−0.2474, 0.2474] | {
"A": "W ∈[−0.0875, 0.0875]",
"B": "W ∈[−0.1531, 0.1531]",
"C": "W ∈[−0.2474, 0.2474]",
"D": "W ∈[−0.4330, 0.4330]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0467_Q522 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 8 - Model Initialization | null | B | W ∈[−0.1531, 0.1531] | {
"A": "W ∈[−0.0875, 0.0875]",
"B": "W ∈[−0.1531, 0.1531]",
"C": "W ∈[−0.2474, 0.2474]",
"D": "W ∈[−0.4330, 0.4330]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0467_Q522_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 8 - Model Initialization | null | B | W ∈[−0.1531, 0.1531] | {
"A": "W ∈[−0.0875, 0.0875]",
"B": "W ∈[−0.1531, 0.1531]",
"C": "W ∈[−0.2474, 0.2474]",
"D": "W ∈[−0.4330, 0.4330]"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0482_Q524_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | B | Tăng giá trị lr_1 lên một ít | {
"A": "Tăng giá trị lr_1 lên rất nhiều",
"B": "Tăng giá trị lr_1 lên một ít",
"C": "Giảm giá trị lr_1 xuống rất nhiều",
"D": "Giảm giá trị lr_1 xuống một ít"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0482_Q525 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | B | Learning rate quá lớn | {
"A": "Hàm loss là hàm dạng bình phương",
"B": "Learning rate quá lớn",
"C": "Giá trịx (input) quá lớn",
"D": "Giá trị biến θ lớn"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0483_Q526 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | D | Mỗi biến có một lr riêng biệt | {
"A": "Dùng momentum",
"B": "Cho learning rate lớn",
"C": "Cho learning rate nhỏ",
"D": "Mỗi biến có một lr riêng biệt"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0483_Q526_v3 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | D | Mỗi biến có một lr riêng biệt | {
"A": "Dùng momentum",
"B": "Cho learning rate lớn",
"C": "Cho learning rate nhỏ",
"D": "Mỗi biến có một lr riêng biệt"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0485_Q528 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | A | xNAG T+1 ≈2.91 | {
"A": "xNAG T+1 ≈2.91",
"B": "xNAG T+1 ≈3.09",
"C": "xNAG T+1 ≈2.26",
"D": "xNAG T+1 ≈1.94"
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0488_Q529 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | B | 0.09774 0.09322 0.09435 | {
"A": " 0.09945 0.09941 0.09978 ",
"B": " 0.09774 0.09322 0.09435 ",
"C": " 0.09890 0.09882 0.09956 ",
"D": " 0.10110 0.10118 0.10044 "
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
P0489_Q530 | Exam: Module 10 - Natural Language Processing and Language Applications | Quiz 10 - SGD and Momentum | null | D | 0.11124 0.11571 0.11459 | {
"A": " 0.09774 0.09322 0.09435 ",
"B": " 0.09100 0.09100 0.09100 ",
"C": " 0.08876 0.08429 0.08541 ",
"D": " 0.11124 0.11571 0.11459 "
} | [
{
"role": "system",
"content": "Bạn là trợ lý AI chuyên giải các bài quiz của khóa học AIO (AI VIET NAM). Với mỗi câu hỏi trắc nghiệm:\n1. Phân tích đề bài → xác định kiến thức cần áp dụng.\n2. Viết công thức / lý thuyết trước khi tính.\n3. Suy luận hoặc tính toán từng bước.\n4. Đối chiếu với lần lượt từng ... |
End of preview. Expand in Data Studio
README.md exists but content is empty.
- Downloads last month
- 9