Title: C1000-185 Pr¨¹fungsfrage, C1000-185 Lernressourcen [Print This Page] Author: carlbro316 Time: 1/24/2026 17:47 Title: C1000-185 Pr¨¹fungsfrage, C1000-185 Lernressourcen BONUS!!! Laden Sie die vollständige Version der ZertPruefung C1000-185 Pr¨¹fungsfragen kostenlos herunter: https://drive.google.com/open?id=1rX_UC2errV93U34tiSVy4jFju6Co9E6K
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When preparing a dataset for fine-tuning a large language model for a named entity recognition (NER) task, which of the following preprocessing steps is most critical for ensuring accurate entity classification?
A. Ensure proper tokenization of the dataset according to the model's vocabulary
B. Randomly shuffle the dataset before training to increase diversity
C. Use sentence segmentation to isolate each named entity in its own sentence
D. Remove rare entities to improve model performance on common entities
Antwort: A
255. Frage
When optimizing a prompt-tuned model, which parameter adjustment would most likely help prevent overfitting without negatively impacting the model's ability to generalize to unseen prompts?
A. Increasing the model's dropout rate
B. Removing weight decay entirely
C. Reducing the model's learning rate
D. Increasing the model's learning rate
Antwort: A
256. Frage
You are using IBM's Tuning Studio to fine-tune a generative AI model for a custom text classification task. The model was pre-trained on a large corpus but shows suboptimal performance when applied to your domain-specific data. You aim to improve both accuracy and computational efficiency.
Which of the following is a primary benefit of using Tuning Studio to optimize this model?
A. Tuning Studio automatically generates prompt templates that can be used for different tasks without further configuration.
B. Tuning Studio provides detailed performance analytics that allow you to adjust hyperparameters in real-time.
C. Tuning Studio allows for the customization of training data at runtime without needing pre-processing.
D. Tuning Studio helps reduce overfitting by applying regularization techniques during the fine-tuning process.
Antwort: B
257. Frage
You are tasked with designing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system using embeddings to improve the response quality of a generative AI model.
In this context, what are embeddings used for, and how do they contribute to enhancing the generative AI's performance?
A. Embeddings serve as a form of knowledge storage within the generative model, allowing it to answer questions without retrieving external information.
B. Embeddings transform the input data into high-dimensional vectors, capturing semantic similarities between the input query and potential retrieval candidates to provide contextually relevant information for the generative model.
C. Embeddings provide a summary of the input data, which the model then uses to generate its final output without retrieving external content.
D. Embeddings compress the input data to reduce computational load, improving the efficiency of the retrieval and generation process.
Antwort: B
258. Frage
A client has deployed a generative AI model to generate technical support responses for various issues in their product line. To improve the accuracy of the responses, they have been using tuned prompts for each type of technical issue (e.g., network issues, hardware failures). However, the client is concerned about occasional misclassifications when the prompts are reused across similar but distinct issues. They want to optimize the prompts to handle edge cases better without sacrificing the response speed.
What approach would be most appropriate for managing and optimizing these tuned prompts?
A. Leverage prompt chaining, where an initial general prompt narrows down the issue type, followed by a more specific tuned prompt for the final response.
B. Use a single tuned prompt for each product category, apply top-p sampling, and rely on post-processing to correct any misclassifications.
C. Use a single general prompt, apply greedy decoding, and manually edit outputs for any misclassifications.
D. Create highly specific prompts for each possible issue, fine-tune the model on each prompt, and prioritize correctness over speed.
Antwort: A
259. Frage
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