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[General] C1000-185技術問題 & C1000-185入門知識

halbell713

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【General】 C1000-185技術問題 & C1000-185入門知識

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q76-Q81):質問 # 76
You have just finished a prompt tuning experiment for a large language model (LLM) to optimize its output for generating customer support summaries. The tuning results show that while the accuracy of the generated summaries is high (95%), the response time for generating them has significantly increased. The experiment data suggests that increasing the maximum token length during tuning led to better quality summaries but with slower generation.
Which parameter should you adjust to improve the model's response time without sacrificing too much summary quality?
  • A. Decrease the maximum token length
  • B. Increase the batch size
  • C. Change the decoding strategy from beam search to greedy decoding
  • D. Decrease the number of epochs
正解：C

質問 # 77
You are fine-tuning a generative model to generate text-based responses in a customer service chatbot. You want to ensure the responses are concise and relevant, without causing the model to produce overly long or irrelevant output.
Which of the following parameters and stopping criteria would be most effective for achieving this goal?
  • A. Use greedy decoding with no repetition penalty and a high stopping probability threshold.
  • B. Use beam search decoding with a low beam width and a high repetition penalty.
  • C. Set a low top-k value and implement a repetition penalty with a low maximum token limit.
  • D. Increase the temperature to 1.5 and set a high maximum token limit.
正解：C

質問 # 78
During prompt engineering for IBM Watsonx, you need to understand how the decoding process works when generating responses.
Which of the following best describes a high-level overview of the decoding process in generative AI?
  • A. Decoding is the final step in training, where the AI model verifies the accuracy of its outputs against a predefined set of labels.
  • B. Decoding occurs only in reinforcement learning, where the model refines its responses based on user feedback over multiple generations.
  • C. Decoding involves translating the input data into a format that the AI model can understand before generating an output.
  • D. Decoding is the process where the model generates a response token-by-token, choosing each token based on the probability distribution over all possible tokens.
正解：D

質問 # 79
After conducting a prompt tuning experiment in IBM Watsonx, which two statistical metrics are most indicative of a model's ability to generalize well to unseen data? (Select two)
  • A. High training accuracy
  • B. Low validation loss
  • C. Low training loss
  • D. Small difference between training and validation loss
  • E. Large difference between training and validation accuracy
正解：B、D

質問 # 80
A large language model you are fine-tuning occasionally generates completely fabricated references and citations when responding to user queries. This behavior exemplifies a specific model risk.
Which of the following techniques would most effectively reduce this risk in a production environment?
  • A. Deploying rule-based post-processing filters to validate the output
  • B. Switching to greedy decoding for more deterministic responses
  • C. Using human-in-the-loop (HITL) methods for real-time validation
  • D. Increasing the model's response diversity by adjusting top-p sampling
正解：A

質問 # 81
......
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さらに、Jpexam C1000-185ダンプの一部が現在無料で提供されています：https://drive.google.com/open?id=1cHAsHrwjFrHKD0C88pAJCYsft8jGIeu0
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