C1000-185専門知識 & C1000-185合格対策

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q344-Q349):

質問 # 344
In the context of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system using IBM Watsonx, which of the following is the correct process for generating vector embeddings for document retrieval?

A. Load the text data into the model, tokenize it, and directly feed the tokens into a decoder for vector generation.
B. Use a pre-trained generative model to generate text predictions, then use these predicted tokens as the basis for vector embedding generation.
C. Directly extract the vector embeddings from raw text without any tokenization or processing steps by passing the raw data to a pre-trained language model.
D. Tokenize the text data, then pass the tokens through a pre-trained language model to generate vector embeddings for each token, combining them into a final vector.

正解：D

質問 # 345
You are tasked with deploying a custom Watsonx Generative AI model for a client who requires low-latency responses and scalability to handle unpredictable traffic.
Which deployment architecture would best meet the client's requirements?

A. Deploying the model in a local on-premise data center
B. Using a containerized architecture without orchestration
C. Deploying the model on a single dedicated server
D. Using a serverless architecture with auto-scaling

正解：D

質問 # 346
You are designing a generative AI model to generate customer support responses. During testing, you notice that the model frequently outputs gendered language when referring to certain professions, reinforcing stereotypes.
Which of the following strategies would most effectively reduce bias in the model' responses?

A. Train the model with a lower learning rate to make it less sensitive to biased patterns in the data.
B. Reduce the maximum token limit so that the model generates shorter responses, minimizing the chance for bias.
C. Apply a post-processing filter that removes any gendered language after the model generates the response.
D. Increase the diversity of the dataset used to train the model, ensuring that all professions are equally represented.

正解：D

質問 # 347
In IBM Watsonx's Prompt Lab, example input prompts can be used to improve the effectiveness of generated responses.
Which of the following best describes a key benefit of utilizing example input prompts in Prompt Lab?

A. Example input prompts automatically adjust the model's training dataset for more accurate predictions.
B. Example input prompts guarantee consistency across all outputs, regardless of variability in user-provided data.
C. Example input prompts allow the model to learn new concepts and update its knowledge base dynamically.
D. Example input prompts help generate responses that are more aligned with the specific context or style intended by the user.

正解：D

質問 # 348
You are optimizing the generative AI model in IBM watsonx to balance creativity and coherence. You want to use a decoding method that dynamically adjusts the token probability threshold based on cumulative probabilities, thus ensuring the model generates coherent outputs while still allowing for some creativity.
Which parameter should you adjust, and what is the optimal setting?

A. Set temperature to 1 and top-p to 0.2
B. Set temperature to 1.5 and top-p to 0.9
C. Set top-p to 0.9 and temperature to 0.7
D. Set temperature to 0 and top-p to 0.5

正解：C

質問 # 349
......

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