Valentina Colonna - Psicologa

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C1000-185技術試験、C1000-185資格専門知識

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q361-Q366):

質問 # 361
You are tasked with optimizing a large language model (LLM) for deployment in a resource-constrained environment where memory usage and computational cost need to be minimized without significantly compromising model accuracy.
Which quantization technique would be the most appropriate to achieve this balance?

A. Full integer quantization with 8-bit precision
B. Mixed-precision floating-point quantization
C. Post-training dynamic quantization
D. Post-training weight clustering

正解：C

質問 # 362
In a generative AI-based customer service chatbot, you notice that the model sometimes generates user responses that inadvertently reveal sensitive personal information, such as names, addresses, or social security numbers.
What is the most effective prompt engineering technique to reduce this risk while preserving the chatbot's functionality?

A. Introduce explicit instructions in the prompt to avoid generating personal information
B. Reduce the model's token limit to restrict the amount of text generated
C. Use generic prompts that include placeholders for sensitive information (e.g., [USER_NAME])
D. Increase the model's randomness by adjusting the temperature parameter

正解：A

質問 # 363
You are using the IBM watsonx platform to fine-tune an existing generative AI model for a text-based customer support system. Due to privacy constraints, the company cannot use real customer data, so synthetic data must be generated using the platform's UI. Your task is to create and configure the synthetic data and fine-tune the model to optimize customer query handling.
Which of the following actions will best ensure the synthetic data generation process leads to a well-tuned model that handles diverse customer queries effectively? (Select two)

A. Simulate both simple and complex customer queries, including ambiguous or vague requests, in the synthetic data.
B. Generate a synthetic dataset that only covers the most frequent customer queries to reduce complexity in model training.
C. Fine-tune the model immediately after generating synthetic data, without further inspection, to maintain efficiency.
D. Prioritize the generation of synthetically perfect customer queries with no grammatical errors to ensure high-quality data.
E. Leverage the user interface to create synthetic data that includes rare edge cases, such as technical support questions or multi-part inquiries.

正解：A、E

質問 # 364
You are working on a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system where large-scale document retrieval is a critical component. To improve the efficiency and accuracy of retrieval, you need to store and query vector embeddings. Given that the system needs to handle billions of high-dimensional embeddings while maintaining low latency for search queries, you are evaluating the use of a vector database.
Which of the following databases would be the most appropriate choice for this purpose, and why?

A. Relational databases with B-tree indexes.
B. A vector database like Pinecone or Weaviate that supports approximate nearest neighbor (ANN) search.
C. A document-based NoSQL database like MongoDB, utilizing full-text search capabilities.
D. A graph database like Neo4j, which is designed for traversing relationships between data points.

正解：B

質問 # 365
In the context of the decoding process for generative AI models in IBM Watsonx, what is the main characteristic of greedy decoding?

A. Greedy decoding generates multiple possible sequences and selects the most grammatically correct one based on predefined rules.
B. Greedy decoding alternates between high and low probability tokens, ensuring a balance between creativity and correctness.
C. Greedy decoding selects the highest probability token at each step, leading to deterministic and often coherent outputs.
D. Greedy decoding always selects the token with the lowest probability to encourage diversity in the generated response.

正解：C

質問 # 366
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