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28. 爸爸今年37歲,小飛今年9歲,幾年後爸爸的年齡會是小飛的3倍?(A)2 (B) 3 (C) 4 (D)5 年。

44. 某金融集團評估將大型語言模型導入客服與風控系統,團隊採用如 120B 參數等級的超大型語言模型以確保回應品質。請問下列何者最能說明企業在正式環境 部署超大型語言模型時,最需要優先考量的因素? (A)模型參數量龐大,導致每次輸出結果差異極大,難以符合金融業對回應一致 性的要求; (B)超大型模型無法支援批次處理,在高併發的客服場景下將造成嚴重的服務瓶 頸; (C)推理延遲較高且運算資源消耗龐大,每次請求成本遠高於小型模型,需在模 型效能與營運成本之間審慎權衡; (D)模型會依任務複雜度自動調整運算資源配置,因此不需特別考量推理成本

47. 某大型語言模型(LLM)在訓練過程中,研究人員發現模型在生成文本時,長期集中產生少數幾種相似的回應形式,缺乏多樣性。下列何者最能說明此現象及其可能原因? (A)過度擬合(Overfitting); (B)模式崩潰(Mode Collapse); (C)梯度消失(Vanishing Gradient); (D)模型收斂速度(Convergence Rate)

48. 某電商平台建置機器學習模型,用於預測用戶在瀏覽特定商品後的購買機率。 模型上線初期表現穩定,但維運團隊在定期審查中發現兩種不同情形: 情形甲:模型上線半年後恰逢消費趨勢轉變,過去高購買意願的用戶行為模式 (如長時間停留商品頁)不再是強烈的購買訊號,即便輸入特徵分布與訓練期相近,模型預測準確率仍明顯下降。情形乙:平台新增了行動裝置端的入口,新用戶的年齡分布、裝置類型與使用 時段特徵與原訓練資料差異顯著,導致模型對這批用戶的預測偏差增大。 下列哪一項最能正確對應兩種情形所屬的模型劣化類型? (A)甲為資料漂移(Data Drift)、乙為概念漂移(Concept Drift); (B)甲為概念漂移(Concept Drift)、乙為資料漂移(Data Drift); (C)甲為模型過擬合(Overfitting)、乙為資料漂移(Data Drift); (D)甲與乙均屬概念漂移(Concept Drift),因為兩者都導致模型預測準確率下降

23. 下列何者為聽證主持人於聽證程序中之法定職權? (A) 宣佈聽證開始,並指定人員說明事件內容要旨 (B) 當事人一部無故缺席時,得終結聽證 (C) 同意當事人或其代理人對機關指定之人員、證人、鑑定人或其他當事人發問 (D) 以上皆是