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You are developing a tuned language model for a healthcare chatbot that provides concise responses to patient inquiries. Using Tuning Studio, you want to ensure the model is well-optimized for generating responses specific to medical terminology while maintaining efficiency.
Which of the following represents the correct workflow to create a tuned model using Tuning Studio?
A. Select a pre-trained model, upload the custom medical dataset, fine-tune the hyperparameters, and evaluate the model's performance.
B. Load the model, automatically adjust its architecture, and deploy it to production.
C. Select a model, upload the dataset, and let Tuning Studio automatically generate synthetic data to improve model training.
D. Input the dataset, manually adjust the learning rate and batch size, and export the fine-tuned model without evaluation.
正解：A
質問 # 131
You are tasked with generating a product description for an e-commerce platform using a generative AI model. However, you notice that the generated text tends to repeat phrases excessively, leading to verbose output. To address this, you decide to adjust the model's temperature parameter.
Which of the following changes would help reduce the repetitiveness of the generated text while maintaining a balance between creativity and coherence?
A. Increase the temperature from 0.5 to 1.5
B. Decrease the temperature from 0.8 to 0.6
C. Decrease the temperature from 0.9 to 0.3
D. Set the temperature to 0.0
正解：C
質問 # 132
You are tasked with optimizing a prompt-tuned large language model (LLM) using IBM Watsonx for a customer service chatbot. The chatbot needs to handle a variety of tasks, such as answering frequently asked questions (FAQs), providing detailed product descriptions, and troubleshooting user issues.
What is the most appropriate task to focus on during the initial tuning experiment?
A. Fine-tune the model to generate product descriptions using longer contextual prompts.
B. Optimize the model for extractive question-answering from a predefined knowledge base.
C. Focus on prompt-tuning the model for multi-turn dialogue to simulate more natural conversations.
D. Tune the model for text summarization, condensing user queries into shorter forms.
正解：B
質問 # 133
You are tasked with integrating IBM watsonx with an existing enterprise application that uses a custom-trained Large Language Model (LLM) to answer complex customer queries. The enterprise application requires real-time responses from the LLM, and the integration must allow for scalable, low-latency interactions across multiple customer channels, such as email and live chat. You need to ensure that the data flowing into the LLM is preprocessed appropriately and that the orchestration between different Watson services and the LLM is efficient.
What is the best approach for integrating IBM watsonx to meet these requirements?
A. Directly implement IBM watsonx Machine Learning models into each communication channel to ensure low-latency interactions with the LLM.
B. Employ IBM watsonx's Data Refinery tool to preprocess incoming data from each channel and orchestrate data flow through Apache Kafka for real-time processing.
C. Use IBM watsonx's Generative AI API and directly integrate it with the application via REST, ensuring the LLM receives real-time data from each channel.
D. Integrate IBM watsonx Assistant to handle multi-channel inputs and orchestrate LLM responses, while using IBM Event Streams to handle real-time scalability across channels.
正解：D
質問 # 134
You have completed a prompt-tuning experiment for a large language model (LLM) using IBM Watsonx, aimed at improving its ability to generate accurate responses to customer support queries. After the tuning process, you are analyzing the performance statistics of the model.
Which statistical metric is the most appropriate to prioritize when evaluating the success of the prompt-tuning experiment?
A. Perplexity score
B. BLEU score
C. Log-likelihood of generated responses
D. Token generation speed
正解：A
質問 # 135
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