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行き届いたサービス

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題:

1. 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) Use sentence segmentation to isolate each named entity in its own sentence
C) Remove rare entities to improve model performance on common entities
D) Randomly shuffle the dataset before training to increase diversity

2. Your team is responsible for deploying a generative AI system that will interact with customers through automated chatbots. To improve the quality and consistency of responses across different queries and customer profiles, the team has developed several prompt templates. These templates aim to standardize input to the model, ensuring that outputs are aligned with business objectives. However, the team is debating whether using these prompt templates will provide tangible benefits in the deployment.
What is the primary benefit of deploying prompt templates in this AI system?

A) Enabling more predictable and consistent outputs across different inputs, aligning the model's responses more closely with the business goals.
B) Improving the scalability of the system by allowing the model to handle more diverse inputs without requiring additional fine-tuning.
C) Enhancing the model's ability to generalize across unseen data by training it specifically on the variations included in the prompt template.
D) Reducing the overall inference time by streamlining the input-output process for the model, ensuring faster responses.

3. A generative AI model is given the following prompt: "Translate the following sentence into French: 'The sun is shining brightly today.'" No additional context or examples are provided.
This is an example of which type of prompting and why is it likely to succeed?

A) Zero-shot prompting, but it will likely fail since translation tasks always need examples for accuracy.
B) Zero-shot prompting, but it will only succeed if the prompt includes a few additional translation examples.
C) Zero-shot prompting, because the model is expected to perform the task without any example.
D) Few-shot prompting, because the task requires translation examples to guide the model.

4. Which of the following best describes the effect of controlling model parameters during the decoding process in IBM Watsonx's generative AI models?

A) Adjusting model parameters helps control the randomness in the output generation process, enabling a balance between creativity and accuracy.
B) Setting model parameters guarantees that the model will generate the most grammatically correct response, regardless of context.
C) Controlling model parameters allows the model to generate only the shortest possible responses, ensuring concise outputs.
D) Model parameters control the model's ability to self-learn from previous outputs, improving its performance over time.

5. In the context of Retrieval-Augmented Generation (RAG), embeddings play a crucial role in ensuring relevant information is retrieved to augment the generative AI's response.
Which of the following best describes the role of embeddings in the RAG process?

A) Embeddings are used to directly generate the textual responses in the output.
B) Embeddings are only used in fine-tuning generative models and play no role in the retrieval process.
C) Embeddings represent the search space for the retriever model, allowing the system to retrieve semantically relevant information based on input queries.
D) Embeddings are pre-trained generative models that augment the retrieval step by generating new query variations.

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