UPSC CSE Prelims
मशीन लर्निंग Previous Year Questions (PYQs)
Practice solved questions for मशीन लर्निंग with detailed step-by-step solutions, key insights, and trend analysis for UPSC CSE PRELIMS.
Solved Previous Year Questions
Filter & practice questions topic-wise
मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के संबंध में निम्नलिखित में से कौन सा/से कथन सही है/हैं?
- एलएलएम अगले संभावित शब्दों के लिए संभावनाएं निर्दिष्ट करते हैं और फिर सबसे अधिक संभावना वाले शब्द को चुनते हैं।
- एलएलएम भविष्यवाणी त्रुटियों को कम करने के लिए गणितीय अनुकूलन के माध्यम से डेटा संसाधित करते हैं।
- एलएलएम निष्पक्ष आउटपुट देते हैं।
नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके उत्तर चुनें:
Detailed Explanation:
कथन 1 — सही। LLMs इनपुट संदर्भ का विश्लेषण करके अगले संभावित शब्द (टोकन) के लिए सांख्यिकीय संभाव्यता वितरण की गणना करते हैं। अपने मूल रूप (greedy decoding) में, वे सर्वाधिक संभाव्यता वाले शब्द को चुनते हैं। यद्यपि वास्तविक अनुप्रयोगों में नियंत्रित यादृच्छिकता (top-k sampling, temperature scaling) का उपयोग होता है, मूल तंत्र संभाव्यता-आधारित चयन है।
कथन 2 — सही। LLM प्रशिक्षण गणितीय अनुकूलन पर निर्भर है:
- Stochastic Gradient Descent (SGD) और backpropagation जैसे एल्गोरिदम अरबों मॉडल पैरामीटर को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करते हैं
- स्पष्ट लक्ष्य एक "loss function" को न्यूनतम करना है — जो प्रशिक्षण डेटा की तुलना में भविष्यवाणी त्रुटियों का गणितीय माप है
कथन 3 — गलत। LLMs निष्पक्ष आउटपुट नहीं देते। चूँकि वे विशाल मानव-निर्मित डेटासेट (इंटरनेट टेक्स्ट) से सीखते हैं, इसलिए वे प्रशिक्षण डेटा में मौजूद ऐतिहासिक और सामाजिक पूर्वाग्रहों — जैसे लिंग, नस्लीय और सांस्कृतिक रूढ़िवादिता — को विरासत में लेते, प्रतिबिंबित करते और कभी-कभी बढ़ा-चढ़ाकर प्रस्तुत करते हैं।
मुख्य ट्रिक: कथन 3 में "निष्पक्ष" जैसे पूर्ण शब्द का प्रयोग — यह UPSC का क्लासिक संकेत है। मानव डेटा पर प्रशिक्षित कोई भी AI मॉडल पूरी तरह निष्पक्ष नहीं हो सकता।
निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:
I. उम्मीद है कि मेजराना 1 चिप क्वांटम कंप्यूटिंग को सक्षम बनाएगी।
II. मेजराना 1 चिप को अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS) द्वारा पेश किया गया है।
III. डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है।
ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा सही है?
Detailed Explanation:
Majorana 1 एक क्वांटम कंप्यूटिंग चिप है जिसे Microsoft ने विकसित किया है। इसका उद्देश्य अधिक स्थिर और उन्नत क्वांटम कंप्यूटर विकसित करना है।
-
कथन I सही है: Majorana 1 चिप क्वांटम कंप्यूटिंग को आगे बढ़ाने में सहायक मानी जा रही है।
-
कथन II गलत है: इसे AWS ने नहीं, बल्कि Microsoft ने विकसित किया है।
-
कथन III सही है: Deep Learning, Machine Learning का एक उपसमूह (Subset) है।
-
अतः केवल कथन I और III सही हैं, इसलिए सही उत्तर विकल्प (C) है।
कथन-वार विश्लेषण
| कथन | स्थिति | कारण |
|---|---|---|
| I. Majorana 1 क्वांटम कंप्यूटिंग को सक्षम करेगा | ✅ सही | यह स्केलेबल और अधिक विश्वसनीय क्वांटम कंप्यूटरों के लिए विकसित किया गया है। |
| II. AWS ने इसे विकसित किया | ❌ गलत | Majorana 1 को Microsoft ने विकसित किया है। |
| III. Deep Learning, Machine Learning का हिस्सा है | ✅ सही | Deep Learning, Machine Learning की उन्नत शाखा है। |
Majorana 1 Chip
क्या है Majorana 1?
यह Microsoft द्वारा विकसित एक Quantum Computing Chip है जो Topological Qubits पर आधारित है।
महत्व क्यों है?
-
क्वांटम त्रुटियों को कम करने का प्रयास।
-
अधिक स्थिर और बड़े क्वांटम कंप्यूटर बनाने में मदद।
-
जटिल वैज्ञानिक समस्याओं को हल करने की क्षमता।
संभावित उपयोग
-
दवा खोज (Drug Discovery)
-
नई सामग्री का विकास
-
जलवायु मॉडलिंग
-
क्रिप्टोग्राफी
-
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)
Machine Learning और Deep Learning
| Machine Learning | Deep Learning |
|---|---|
| AI का व्यापक क्षेत्र | Machine Learning का उपसमूह |
| फीचर चयन अक्सर मैनुअल | फीचर स्वतः सीखता है |
| छोटे डेटा पर भी कार्य करता है | बड़े डेटा पर बेहतर कार्य करता है |
| सरल मॉडल | Neural Networks आधारित मॉडल |
🧐 Not Sure What to Study Next?
Get a personalised study plan based on your goals, time and revision needs.
Related Topics in विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी
Frequently Asked Questions
Common questions about मशीन लर्निंग in UPSC CSE PRELIMS