C1000-185 Prüfungsfragen, C1000-185 Fragen und Antworten, IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q360-Q365):

360. Frage
You are tasked with generating high-quality responses from a large language model for a customer support application. You want to minimize the amount of provided examples while ensuring that the model generates relevant and specific answers.
Which of the following statements best differentiates between zero-shot and few-shot prompting in this context? (Select two)

A. ct selection
B. Zero-shot prompting is better suited for tasks requiring domain-specific knowledge, while few-shot prompting is better for general knowledge tasks.
C. Few-shot prompting involves fine-tuning the model on a specific dataset before generating output, whereas zero-shot prompting uses pre-trained knowledge without additional fine-tuning.
D. Zero-shot prompting does not require any examples in the input prompt, while few-shot prompting uses a limited number of examples to guide the model's response.
E. Few-shot prompting improves model performance for unfamiliar tasks by fine-tuning weights based on examples, while zero-shot prompting leaves the model weights unchanged.
F. In zero-shot prompting, the model's response is generated purely based on pre-trained knowledge and the structure of the task, while in few-shot prompting, the examples provided offer the model additional context.

Antwort: F

361. Frage
Which of the following techniques can be most effectively used to mitigate the generation of hate speech, abuse, and profanity in generative AI models when applying prompt engineering?

A. Applying Token Regularization to limit the diversity of generated responses
B. Fine-tuning the model with specific datasets curated to exclude offensive content
C. Restricting the model's ability to generate certain words or phrases using stop-word lists
D. Using Greedy Decoding to ensure that the model outputs the most likely sequence of tokens

Antwort: B

362. Frage
You are working with a Generative AI model to generate a summary of a large financial report. To reduce costs, you are exploring different model parameters such as minimum and maximum token limits.
Which configuration would help minimize generation costs while ensuring an accurate summary of the document?

A. Set the maximum token limit to 700 and the minimum token limit to 600 to ensure a well-rounded summary with all necessary sections and detailed information included.
B. Set the maximum token limit to 300 and the minimum token limit to 0, allowing the model to generate a brief summary of the most relevant points while avoiding excessive verbosity.
C. Set both the minimum and maximum token limits to 1,000 to ensure the entire report is captured in detail, with no important information left out.
D. Set the maximum token limit to 500 and the minimum token limit to 250 to ensure a balanced summary of key sections with some detailed

Antwort: B

363. Frage
After prompt-tuning a language model, you notice that certain outputs are semantically correct but syntactically flawed.
Which of the following actions is most appropriate to resolve this issue and optimize the tuned model's performance?

A. Fine-tune the prompt template to emphasize grammar
B. Increase the model's training dataset size
C. Lower the learning rate during the tuning phase
D. Use a higher temperature during the generation process

Antwort: A

364. Frage
In IBM Watsonx Generative AI, top-p sampling (nucleus sampling) is a parameter that influences the decoding process.
Which of the following best describes how the top-p parameter works during response generation?

A. Top-p sampling ensures that only the top 1% most probable tokens are chosen, regardless of context.
B. Top-p sampling prioritizes tokens based on their frequency in the training dataset, ignoring their conditional probabilities.
C. Top-p sampling selects the next token only from a fixed number of top tokens, ensuring the most predictable outcome.
D. Top-p sampling adjusts the probability threshold dynamically, allowing the model to sample tokens until the cumulative probability reaches p.

Antwort: D

365. Frage
......

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