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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q80-Q85):

質問 # 80
You are designing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system that will handle real-time queries from users, using a combination of a retriever and a transformer-based generator.
Which of the following implementation details is the most critical to ensure that the system delivers responses in a timely manner while maintaining accuracy?

A. The retriever should utilize an efficient vector search algorithm with approximate nearest neighbor (ANN) techniques to balance speed and accuracy.
B. The retriever should use exact match algorithms to minimize retrieval time and complexity.
C. The retriever and generator should operate independently of each other to avoid communication overhead.
D. The system should cache previous queries and responses to avoid invoking the retriever and generator multiple times.

正解：A

質問 # 81
Which of the following best describes the process of large-scale iterative alignment tuning in the context of customizing LLMs with InstructLab?

A. Direct training of the model on an expanded version of the dataset, without adjusting prompts or training tasks
B. Fine-tuning the model exclusively on binary classification tasks to improve its generalization on all other tasks
C. A single training run of the model on a dataset to generate better predictions for a fixed number of prompts
D. Repeated fine-tuning of a model using reinforcement learning, focusing on aligning its outputs with human preferences across a diverse set of tasks

正解：D

質問 # 82
You are designing a document search application using IBM Watson's RAG architecture. You need to generate vector embeddings for your document corpus, which consists of unstructured text data. The vector embeddings will be used for similarity search in conjunction with a retriever model.
Which of the following steps is a prerequisite to generating effective vector embeddings from the unstructured text using an embedding API?

A. Choosing a transformer-based model pre-trained on a domain-specific corpus to generate the vector embeddings
B. Ensuring that the text data is fully normalized, including removing punctuation and converting all text to lowercase
C. Compressing the text data to reduce its dimensionality before passing it to the embedding API
D. Preprocessing the text by tokenizing it into individual words and removing stop words

正解：A

質問 # 83
You are optimizing a large language model (LLM) for deployment on edge devices with limited computational resources.
To reduce the model size and improve efficiency without significantly compromising performance, which of the following quantization techniques is most appropriate for this scenario?

A. Post-training 16-bit floating point quantization
B. 32-bit floating point quantization with fine-tuning
C. Binary quantization (1-bit)
D. Post-training 8-bit integer quantization

正解：D

質問 # 84
You are tasked with creating a prompt-tuned model using IBM watsonx.ai to enhance the quality of text generation for customer support. The goal is to fine-tune the model for improved context understanding based on specific customer queries.
Which of the following approaches would be the best method to initialize the prompt for tuning?

A. Construct a prompt using a large set of random tokens from the training corpus
B. Use a manually crafted prompt tailored to the specific context of customer support queries
C. Use a pre-trained general-purpose prompt with no domain-specific customization
D. Use a prompt with pre-defined output patterns to restrict the model's possible responses

正解：B

質問 # 85
......

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