Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Unit 7: Generative AI introduces Class 12 students to artificial intelligence systems that create new content such as text, images, audio, or code. As part of Part B: Subject Specific Skills, students explore how generative models use data and prompts, examine the quality and limitations of their outputs, and understand issues such as bias, hallucinations, privacy, copyright, and responsible use. The unit also helps learners consider practical applications and evaluate AI-generated content critically.
Easy · Level 1 · 6 questions
TOPIC PRACTICE
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Dividing text or a sentence into smaller units such as words, subwords, or punctuation marks
Translating words or sentences into another language
Identifying emotions or sentiments expressed in text
Analysing grammatical or dependency relationships among words in a sentence
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Clarifying the problem and its objective
Removing all data related to the problem
Hiding the project results in advance
Using resources without a plan
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To present the main ideas of a long text concisely
To write all the words of the text in reverse order
To convert images into sound signals
To remove all numerical data from the text
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It helps users understand an AI system’s capabilities, limitations, and how it works.
It helps provide users with false or misleading information.
It hides all possible risks associated with the AI system.
It makes the AI system’s decisions completely impossible to understand.
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To reduce risks and harmful outcomes
To increase the likelihood of incorrect results
To use the system without monitoring
To make users’ private information public
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Answering questions and providing assistance
Permanently deleting all user questions
Intentionally confusing the user
Printing documents without understanding language
Question 1EasyLevel 1
What is the simple meaning of tokenization?टोकनीकरण का सरल अर्थ क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Tokenization divides text into smaller units called tokens, such as words, subwords, or punctuation marks. This helps an NLP system process the text, so option A is correct. Translation, sentiment analysis, and dependency analysis are different NLP tasks. Tokenization is commonly used near the beginning of text preprocessing.टोकनीकरण में पाठ को शब्दों, उपशब्दों या विराम-चिह्नों जैसी छोटी इकाइयों में बाँटा जाता है, जिन्हें टोकन कहते हैं। इससे NLP प्रणाली के लिए पाठ को संसाधित करना आसान होता है, इसलिए विकल्प A सही है। अनुवाद, भावना विश्लेषण और निर्भरता विश्लेषण अलग-अलग NLP कार्य हैं।
What is decided during problem scoping?समस्या का दायरा तय करने के चरण में क्या निर्धारित किया जाता है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Problem scoping defines the problem, its objective, boundaries, stakeholders, and expected outcome. This planning gives direction to later data collection, analysis, and model development. Deleting relevant data, hiding results, or using resources without a plan does not define a project and can reduce its reliability and accountability.समस्या का दायरा तय करने के चरण में समस्या, उसके उद्देश्य, सीमाएँ, हितधारक और अपेक्षित परिणाम स्पष्ट किए जाते हैं। यह योजना आगे होने वाले डेटा-संग्रह, विश्लेषण और मॉडल-विकास को सही दिशा देती है। संबंधित डेटा हटाना, परिणाम छिपाना या बिना योजना संसाधनों का उपयोग करना इस चरण का उद्देश्य नहीं है और इससे परियोजना की विश्वसनीयता घट सकती है।
What is the purpose of text summarization?पाठ-संक्षेपण का उद्देश्य क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Text summarization presents the essential information and main ideas of a longer text in fewer words while preserving its central meaning. A good summary may retain important numerical facts when they are relevant. Reversing words, converting images to sound, or removing all numbers is not summarization.पाठ-संक्षेपण में लंबे पाठ की आवश्यक जानकारी और मुख्य विचारों को कम शब्दों में प्रस्तुत किया जाता है, जबकि उसका केंद्रीय अर्थ बनाए रखा जाता है। अच्छे सारांश में प्रासंगिक संख्यात्मक तथ्य भी रखे जा सकते हैं। शब्दों को उल्टे क्रम में लिखना, चित्रों को ध्वनि में बदलना या सभी संख्याएँ हटाना पाठ-संक्षेपण नहीं है।
Why is providing transparent information useful in artificial intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पारदर्शी जानकारी प्रदान करना क्यों उपयोगी है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Transparency means clearly communicating an AI system’s purpose, operation, capabilities, limitations, and possible risks. This information helps users judge when the system is suitable and interpret its outputs carefully. The other options describe the opposite of transparency.पारदर्शिता का अर्थ AI प्रणाली के उद्देश्य, कार्यप्रणाली, क्षमताओं, सीमाओं और संभावित जोखिमों के बारे में स्पष्ट जानकारी देना है। इससे उपयोगकर्ता तय कर सकते हैं कि प्रणाली कब उपयुक्त है और उसके परिणामों को सावधानी से समझ सकते हैं। अन्य विकल्प पारदर्शिता के विपरीत हैं।
Why is safety testing necessary in artificial intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सुरक्षा जांच क्यों आवश्यक है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Safety testing helps identify errors, potential risks, and unintended harmful outcomes in an AI system before or during its use. This allows corrective measures to be taken and supports safer, more responsible deployment. Option B is incorrect because testing aims to reduce incorrect results, not increase them. Exam tip: In AI ethics, associate safety testing with risk control and harm prevention.सुरक्षा जांच से कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली की त्रुटियों, संभावित जोखिमों और अनपेक्षित हानिकारक परिणामों की पहचान पहले ही की जा सकती है। इसलिए सुधारात्मक कदम उठाकर प्रणाली को अधिक सुरक्षित और जिम्मेदार बनाया जाता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि जांच का उद्देश्य गलत परिणाम बढ़ाना नहीं, बल्कि उन्हें कम करना है। परीक्षा-युक्ति: AI नैतिकता में सुरक्षा जांच का संबंध जोखिम-नियंत्रण और हानि-निवारण से याद रखें।
What is one possible use of an AI-based chat assistant?कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित चैट सहायक का एक संभावित उपयोग क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
An AI chat assistant uses language-processing and, in generative systems, language-generation capabilities to interpret a user’s request and produce an informative response or practical guidance. Therefore, option A is the valid use. Deleting every question, intentionally confusing users, or printing without understanding language is not the normal purpose of a conversational assistant.AI चैट सहायक प्राकृतिक भाषा को संसाधित करके उपयोगकर्ता के प्रश्न का अर्थ समझता और उत्तर, जानकारी या मार्गदर्शन तैयार कर सकता है। इसलिए विकल्प A इसका उचित संभावित उपयोग है। सभी प्रश्न मिटाना, जानबूझकर भ्रमित करना या भाषा समझे बिना दस्तावेज़ छापना संवादात्मक सहायक का सामान्य उद्देश्य नहीं है।
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