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[General] 1Z0-1127-25 Prüfungsinformationen - 1Z0-1127-25 Deutsche

tonyros409

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【General】 1Z0-1127-25 Prüfungsinformationen - 1Z0-1127-25 Deutsche

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1Z0-1127-25 Deutsche - 1Z0-1127-25 LerntippsHaben Sie an der Oracle 1Z0-1127-25 Zertifizierungsprüfung teilgenommen? Was kann ich machen, wenn ich die Prüfung ablege, daran ich nicht selbstbewusst bin? Gibt es Abkürzung für die 1Z0-1127-25 Prüfung? Es gibt nicht genug Zeit, die Bücher auswendig zu lernen. Sind Sie der ähnlichen Meinungen? Wenn ja, kümmern Sie sich nicht darum, weil Sie immer noch die Chance haben diese 1Z0-1127-25 Prüfung gut vorzubereiten, obwohl die Prüfungszeit vor Ihnen schnell auftaucht? Wie kann ich diese Chance finden? Das ist die Oracle 1Z0-1127-25 Dumps von ExamFragen. Es gibt hocheffektive Prüfungsunterlagen zur Zertifizierung. Es kann Ihnen helfen, in kurzer Zeit die Prüfungsfragen vorzubereiten. Die Hitz-Rate dieser dumps sind sehr hoch. Deshalb können Sie Oracle 1Z0-1127-25 Zertifizierungsprüfung bestehen, wenn Sie die Prüfungsfragen und -antworten gut lernen.
Oracle 1Z0-1127-25 Prüfungsplan:
ThemaEinzelheiten
Thema 1
  • Using OCI Generative AI Service: This section evaluates the expertise of Cloud AI Specialists and Solution Architects in utilizing Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI services. It includes understanding pre-trained foundational models for chat and embedding, creating dedicated AI clusters for fine-tuning and inference, and deploying model endpoints for real-time inference. The section also explores OCI's security architecture for generative AI and emphasizes responsible AI practices.
Thema 2
  • Fundamentals of Large Language Models (LLMs): This section of the exam measures the skills of AI Engineers and Data Scientists in understanding the core principles of large language models. It covers LLM architectures, including transformer-based models, and explains how to design and use prompts effectively. The section also focuses on fine-tuning LLMs for specific tasks and introduces concepts related to code models, multi-modal capabilities, and language agents.
Thema 3
  • Using OCI Generative AI RAG Agents Service: This domain measures the skills of Conversational AI Developers and AI Application Architects in creating and managing RAG agents using OCI Generative AI services. It includes building knowledge bases, deploying agents as chatbots, and invoking deployed RAG agents for interactive use cases. The focus is on leveraging generative AI to create intelligent conversational systems.
Thema 4
  • Implement RAG Using OCI Generative AI Service: This section tests the knowledge of Knowledge Engineers and Database Specialists in implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows using OCI Generative AI services. It covers integrating LangChain with Oracle Database 23ai, document processing techniques like chunking and embedding, storing indexed chunks in Oracle Database 23ai, performing similarity searches, and generating responses using OCI Generative AI.

Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 1Z0-1127-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q15-Q20):15. Frage
What is the purpose of embeddings in natural language processing?
  • A. To translate text into a different language
  • B. To compress text data into smaller files for storage
  • C. To create numerical representations of text that capture the meaning and relationships between words or phrases
  • D. To increase the complexity and size of text data
Antwort: C
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Embeddings in NLP are dense, numerical vectors that represent words, phrases, or sentences in a way that captures their semantic meaning and relationships (e.g., "king" and "queen" being close in vector space). This enables models to process text mathematically, making Option C correct. Option A is false, as embeddings simplify processing, not increase complexity. Option B relates to translation, not embeddings' primary purpose. Option D is incorrect, as embeddings aren't primarily for compression but for representation.
OCI 2025 Generative AI documentation likely covers embeddings under data preprocessing or vector databases.

16. Frage
Which is NOT a category of pretrained foundational models available in the OCI Generative AI service?
  • A. Generation models
  • B. Embedding models
  • C. Summarization models
  • D. Translation models
Antwort: D
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
OCI Generative AI typically offers pretrained models for summarization (A), generation (B), and embeddings (D), aligning with common generative tasks. Translation models (C) are less emphasized in generative AI services, often handled by specialized NLP platforms, making C the NOT category. While possible, translation isn't a core OCI generative focus based on standard offerings.
OCI 2025 Generative AI documentation likely lists model categories under pretrained options.

17. Frage
Which LangChain component is responsible for generating the linguistic output in a chatbot system?
  • A. Document Loaders
  • B. LangChain Application
  • C. Vector Stores
  • D. LLMs
Antwort: D
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In LangChain, LLMs (Large Language Models) generate the linguistic output (text responses) in a chatbot system, leveraging their pre-trained capabilities. This makes Option D correct. Option A (Document Loaders) ingests data, not generates text. Option B (Vector Stores) manages embeddings for retrieval, not generation. Option C (LangChain Application) is too vague-it's the system, not a specific component. LLMs are the core text-producing engine.
OCI 2025 Generative AI documentation likely identifies LLMs as the generation component in LangChain.

18. Frage
When is fine-tuning an appropriate method for customizing a Large Language Model (LLM)?
  • A. When the LLM already understands the topics necessary for text generation
  • B. When you want to optimize the model without any instructions
  • C. When the LLM requires access to the latest data for generating outputs
  • D. When the LLM does not perform well on a task and the data for prompt engineering is too large
Antwort: D
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Fine-tuning is suitable when an LLM underperforms on a specific task and prompt engineering alone isn't feasible due to large, task-specific data that can't be efficiently included in prompts. This adjusts the model's weights, making Option B correct. Option A suggests no customization is needed. Option C favors RAG for latest data, not fine-tuning. Option D is vague-fine-tuning requires data and goals, not just optimization without direction. Fine-tuning excels with substantial task-specific data.
OCI 2025 Generative AI documentation likely outlines fine-tuning use cases under customization strategies.

19. Frage
What does a higher number assigned to a token signify in the "Show Likelihoods" feature of the language model token generation?
  • A. The token is less likely to follow the current token.
  • B. The token is more likely to follow the current token.
  • C. The token is unrelated to the current token and will not be used.
  • D. The token will be the only one considered in the next generation step.
Antwort: B
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In "Show Likelihoods," a higher number (probability score) indicates a token's greater likelihood of following the current token, reflecting the model's prediction confidence-Option B is correct. Option A (less likely) is the opposite. Option C (unrelated) misinterprets-likelihood ties tokens contextually. Option D (only one) assumes greedy decoding, not the feature's purpose. This helps users understand model preferences.
OCI 2025 Generative AI documentation likely explains "Show Likelihoods" under token generation insights.

20. Frage
......
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1Z0-1127-25 Deutsche: https://www.examfragen.de/1Z0-1127-25-pruefung-fragen.html
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