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C1000-185 Prüfung & C1000-185 Zertifizierungsantworten

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q190-Q195):

190. Frage
You are tasked with optimizing a generative AI model's output for a natural language generation task.
Which of the following combinations of model parameters is most appropriate for encouraging creative and varied responses without sacrificing too much coherence?

A. Temperature = 1.5, Top-p = 0.8, Max tokens = 150, Frequency penalty = 0.5, Presence penalty = 0.6
B. Temperature = 0.5, Top-p = 0.9, Max tokens = 300, Frequency penalty = 0.8, Presence penalty = 0.7
C. Temperature = 1.2, Top-p = 1.0, Max tokens = 250, Frequency penalty = 0.3, Presence penalty = 0.2
D. Temperature = 0.7, Top-p = 0.4, Max tokens = 100, Frequency penalty = 0.9, Presence penalty = 0.3

Antwort: A

191. Frage
A business is implementing a RAG solution to enhance its chatbot capabilities. The chatbot needs to answer queries using a large collection of unstructured documents.
Which scenario best highlights when to use a vector database to augment this system?

A. When storing highly structured relational data, as a vector database excels at managing tabular information efficiently.
B. When you need to provide answers based on the keywords present in the documents, as vector databases are designed for keyword-based retrieval.
C. When performing traditional database operations like sorting and filtering based on numeric or categorical values.
D. When working with large amounts of unstructured text data, to enable semantic search through embeddings that represent the meaning of documents.

Antwort: D

192. Frage
In which of the following scenarios would zero-shot prompting be more effective than few-shot prompting when interacting with a generative AI model?

A. When the goal is to adjust the model's response based on few labeled examples that help refine its predictions.
B. When the prompt is designed for a general task like summarizing a text, which the model is pre-trained on.
C. When the task requires highly domain-specific knowledge that the model has not been exposed to before.
D. When the model is expected to perform a novel task it has never seen, but the prompt can include several examples for guidance.

Antwort: B

193. Frage
In the context of model quantization for generative AI, which of the following statements correctly describes the impact of quantization techniques on model performance and resource efficiency? (Select two)

A. Post-training quantization is more resource-efficient than quantization-aware training, as it applies quantization after the model has been fully trained, eliminating the need for additional fine-tuning.
B. Quantizing a model to 8-bit precision always results in a significant loss in performance, especially when working with language models or large generative AI architectures.
C. Quantization reduces the precision of model weights and activations, allowing for lower memory usage and faster computation with minimal impact on model accuracy.
D. Quantization can increase the inference time of a model since it adds computational complexity when converting from higher to lower precision formats during runtime.
E. Quantization-aware training (QAT) can help mitigate the accuracy degradation that occurs during quantization by simulating lower precision during the training process.

Antwort: C,E

194. Frage
You are using InstructLab to fine-tune a large language model (LLM) for generating technical documentation. The model's output is inconsistent, sometimes too verbose and other times lacking critical details.
Which of the following actions within InstructLab will best help customize the model to consistently produce balanced, concise, yet informative outputs?

A. Increase the number of fine-tuning epochs to ensure the model converges
B. Lower the batch size during fine-tuning to force the model to focus on smaller chunks of data
C. Use prompt engineering to provide more explicit instructions for the model
D. Adjust the token length limit in the model's configuration

Antwort: C

195. Frage
......

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