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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q59-Q64):
質問 # 59
You are tasked with designing a prompt to translate a sentence from English to French using an AI model.
Which of the following prompt would best guide the AI to achieve accurate translation, while maintaining cultural nuance and avoiding literal word-for-word translation?
- A. "Translate the sentence 'The weather is nice today' into French and make sure to avoid literal translation, focusing on cultural nuances."
- B. "Explain the meaning of 'The weather is nice today' in French."
- C. "Translate the following sentence from English to French: 'The weather is nice today.'"
- D. "Translate 'The weather is nice today' to French but ensure that the translation reflects word-for-word accuracy and no cultural considerations."
正解:A
質問 # 60
When working with IBM Watsonx Generative AI models, it's important to configure proper stopping criteria to control when the model should terminate the text generation process. You are developing a chatbot where responses should stay within a manageable length without losing coherence.
Which configuration best represents an effective stopping criterion to ensure coherent responses without abrupt truncation?
- A. Beam search decoding with a stop sequence of "END" and a maximum tokens limit of 50.
- B. Greedy decoding with maximum tokens set to 20 and a stop sequence of "END".
- C. Greedy decoding with temperature set to 2.0 and no stop sequence.
- D. Greedy decoding with no stop sequence and maximum tokens set to 200.
正解:A
質問 # 61
You are tuning a generative AI model to control the length of the generated responses.
Which of the following parameter configurations will ensure that the model generates responses that are at least 50 tokens long but no longer than 150 tokens?
- A. Setting the minimum tokens to 150 and maximum tokens to 50
- B. Setting the maximum tokens to 50 and minimum tokens to 150
- C. Setting no minimum token value but configuring the maximum tokens to 150
- D. Setting the minimum tokens to 50 and maximum tokens to 150
正解:D
質問 # 62
In a scenario where a large language model (LLM) is integrated into a customer support application, the model is designed to retrieve relevant product information to answer complex user queries. The dataset consists of diverse product documents, including PDFs, user manuals, and website pages.
Which of the following best describes when to use a vector database as part of the Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach?
- A. When there is a requirement to process large volumes of streaming data in real-time, and exact matching is the priority.
- B. When the dataset consists mainly of structured tabular data and relational queries.
- C. When the data consists of diverse unstructured documents, and you need to retrieve semantically similar content using dense vector representations.
- D. When there is a need to perform efficient keyword-based search on highly structured documents.
正解:C
質問 # 63
During the fine-tuning of a large language model (LLM) with InstructLab for a legal document classification task, you notice that the model performs exceptionally well on the training set but poorly on the validation set.
What could be done to address the overfitting issue and improve the model's generalization? (Select two)
- A. Fine-tune the model for more epochs to ensure the model has fully learned from the training data.
- B. Introduce dropout regularization during fine-tuning to prevent overfitting.
- C. Increase the size of the model to better capture complex patterns in the training data.
- D. Remove all regularization and fine-tune the model on the training set until convergence.
- E. Use early stopping based on the validation set performance.
正解:B、E
質問 # 64
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