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最新的 HCIP-AI EI Developer H13-321_V2.5 免費考試真題:

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) Transformer models outperform RNN and CNN in processing long texts because they can effectively capture global dependencies.
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) 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).
D) Positional encoding is optional in a transformer model because the self-attention mechanism can naturally process the order information of sequences.

2. The natural language processing field usually uses distributed semantic representation to represent words.
Each word is no longer a completely orthogonal 0-1 vector, but a point in a multi-dimensional real number space, which is specifically represented as a real number vector.

A) FALSE
B) TRUE

3. Which of the following is not an algorithm for training word vectors?

A) Word2Vec
B) FastText
C) BERT
D) TextCNN

4. Which of the following is not an acoustic feature of speech?

A) Frequency
B) Semantics
C) Amplitude
D) Duration

5. How many parameters need to be learned when a 3 × 3 convolution kernel is used to perform the convolution operation on two three-channel color images?

A) 55
B) 28
C) 9
D) 10

問題與答案：