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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q267-Q272):

質問 # 267
A financial institution is using a generative AI model to create reports based on transaction data. During deployment, the institution notices that the model sometimes fabricates trends or patterns that do not exist in the underlying data. This is an example of a hallucination.
Which of the following techniques would best minimize this risk during inference?

• A. Reduce the model size to decrease its capacity to hallucinate complex patterns.
• B. Disable the model's autoregressive capability to prevent it from generating future predictions.
• C. Increase the top-p value to ensure more tokens are considered during generation.
• D. Use a retrieval-augmented generation (RAG) model that incorporates external financial data into the generation process.

正解：D

 

質問 # 268
You are designing an AI application that must handle multiple language tasks, such as translation, summarization, and text classification. During testing, you find that for certain specialized tasks, the model performs poorly without examples.
Which of the following statements best explains the differences in generalization between zero-shot and few-shot prompting, and how you might improve the model's performance? (Select two)

• A. Few-shot prompting typically degrades generalization as it encourages the model to overfit to the specific examples provided, whereas zero-shot prompting forces the model to maintain its general-purpose capabilities.
• B. Few-shot prompting enhances the model's generalization by providing the model with a variety of task-specific examples, allowing it to infer the pattern for unfamiliar tasks.
• C. Few-shot prompting is more effective than zero-shot prompting when the task requires more nuanced, context-dependent outputs, as it allows the model to learn from examples in real-time.
• D. Zero-shot prompting leads to better generalization because the model doesn't rely on examples, forcing it to generate answers purely based on the pre-trained knowledge.
• E. Zero-shot prompting is ideal for tasks the model has been explicitly trained for, while few-shot prompting is best for tasks that the model has never encountered before.

正解：B、C

 

質問 # 269
When using Tuning Studio in IBM watsonx, which of the following types of models is most suitable for fine-tuning in a domain-specific task to optimize performance?

• A. A model trained from scratch on a small, specific dataset.
• B. A pre-trained model with very few layers to ensure fast processing speeds.
• C. A pre-trained model that has been trained on a large, general-purpose dataset.
• D. An untrained model with a minimal number of layers to reduce complexity.

正解：C

 

質問 # 270
In a RAG system, you need to select an appropriate retriever to fetch relevant documents from a large corpus before generating an answer. You are considering different types of retrievers, including embedding-based and keyword-based retrievers.
Which of the following describes a scenario where an embedding-based retriever using a vector database is the best choice?

• A. When retrieval must rely on semantic similarity between a query and documents, even if the exact words in the query don't appear in the document
• B. When exact keyword matching is required, and synonyms or contextual understanding are irrelevant
• C. When documents are labeled with metadata, and only metadata needs to be searched
• D. When most of the queries consist of structured queries with precise Boolean operators and relational database-style searches

正解：A

 

質問 # 271
You are tasked with developing a RAG system that integrates a transformer-based language model with a large document corpus. To speed up the development process, you are considering using specialized libraries designed for RAG.
Which of the following reasons best explains why these libraries are essential for your development process?

• A. They provide a graphical interface for users to build RAG systems without requiring any programming knowledge.
• B. They provide pre-trained retrieval models and generators, eliminating the need for any fine-tuning or customization of the system.
• C. They allow for the retrieval of documents based purely on keyword search, optimizing for exact match over semantic similarity.
• D. They streamline the integration of retrievers and generators, providing out-of-the-box support for embedding models and vector databases.

正解：D

 

質問 # 272
......

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