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C1000-185復習時間、C1000-185ファンデーション

IBMのC1000-185認定試験は現在で本当に人気がある試験ですね。まだこの試験の認定資格を取っていないあなたも試験を受ける予定があるのでしょうか。確かに、これは困難な試験です。しかし、難しいといっても、高い点数を取って楽に試験に合格できないというわけではないです。では、まだ試験に合格するショートカットがわからないあなたは、受験のテクニックを知りたいですか。今教えてあげますよ。JPNTestのC1000-185問題集を利用することです。

現在、試験がシミュレーションテストを提供するような統合システムを持っていることはほとんどありません。 C1000-185学習ツールについて学習した後、実際の試験を刺激することの重要性が徐々に認識されます。この機能により、C1000-185練習システムがどのように動作するかを簡単に把握でき、C1000-185試験に関する中核的な知識を得ることができます。さらに、実際の試験環境にいるときは、質問への回答の速度と品質を制御し、エクササイズの良い習慣を身に付けることができるため、C1000-185試験に合格することができます。

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q135-Q140):

質問 # 135
You're developing a generative AI system for a medical diagnosis application that uses patient data. Your responsibility includes designing prompts that extract valuable insights without exposing sensitive patient information.
Which of the following steps is the most effective way to reduce model risks related to privacy while ensuring useful outputs from the AI?

• A. Employ differential privacy techniques to add noise to the model's outputs.
• B. Restrict the model's output length to reduce the risk of sensitive information leakage.
• C. Increase the length of the prompts to provide more context, ensuring more accurate results.
• D. Utilize a smaller model to minimize the likelihood of overfitting sensitive data.

正解：A

 

質問 # 136
You are fine-tuning a generative AI model in IBM Watsonx and need to define appropriate stopping criteria to ensure the generated text is relevant and coherent.
Which of the following would be an example of a valid stopping criterion for a text generation task?

• A. The model will stop generating text once a predefined number of characters is reached, ensuring that the output does not exceed a set length.
• B. The model will stop generating text once the average probability of each word in the output falls below a 50% threshold.
• C. The model will stop generating text when it encounters a special end-of-sequence token or punctuation such as a period or question mark.
• D. The model will stop generating text once it detects a repetitive sequence of words or phrases, automatically cutting off redundancy.

正解：C

 

質問 # 137
In a RAG system, the retriever is responsible for fetching relevant documents or information from a knowledge base based on the input query. Different retriever types can be used depending on the nature of the task.
Which retriever type is most suitable for a RAG system that requires efficient large-scale retrieval from a document corpus based on semantic similarity?

• A. Exact-Match Retriever: Returns documents based solely on keyword matching and is optimized for highly structured, labeled datasets.
• B. Dense Retriever: Uses vector embeddings to retrieve documents based on the semantic similarity of the input query and stored documents.
• C. Lexical Retriever: Primarily returns results based on syntactic similarity, relying on word order and surface-level features of the input query.
• D. Hybrid Retriever: Combines syntactic retrieval methods (like BM25) with semantic retrieval (like dense retrieval) but sacrifices retrieval speed for accuracy.

正解：B

 

質問 # 138
You are tasked with designing a prompt to fine-tune an IBM Watsonx model to summarize legal documents. The summaries must include only factual information, highlight key legal terms, and exclude any personal interpretations or subjective analysis.
Which of the following is the best prompt to achieve this goal?

• A. "Generate a detailed and engaging summary of this legal document, adding your insights to clarify complex legal points for the reader."
• B. "Provide a summary of this legal document, focusing on factual information, including key legal terms and avoiding personal interpretation or subjective analysis."
• C. "Create a brief summary of this legal document, ensuring to exclude any legal jargon and simplifying the content for a layperson audience."
• D. "Summarize this legal document, focusing on key arguments and providing an analysis of the potential outcomes of the case."

正解：B

 

質問 # 139
IBM Watsonx Tuning Studio provides metering options to help monitor and optimize fine-tuning processes.
Which of the following best describes how these metering options can optimize resource usage during fine-tuning?

• A. Fine-tuning metering provides insights into token usage and computational costs, allowing users to set budget constraints and minimize expenses during the tuning process.
• B. Fine-tuning metering adjusts the learning rate dynamically to optimize both training speed and accuracy.
• C. Fine-tuning metering enables hyperparameter search, automatically testing multiple configurations to find the most optimal one for the current task.
• D. Fine-tuning metering options automatically halt the training process if no significant improvements in model accuracy are observed, reducing unnecessary resource usage.

正解：A

 

質問 # 140
......

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