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최신 IBM Certified watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 무료샘플문제 (Q323-Q328):
질문 # 323
When optimizing the tuning process in IBM watsonx Tuning Studio, what is the main purpose of fine-tuning metering options?
- A. To monitor the effectiveness of early stopping techniques applied during training.
- B. To track the computational cost and time for fine-tuning models based on resource consumption.
- C. To enforce stricter thresholds for model accuracy in order to ensure high precision.
- D. To limit the number of iterations allowed for model training.
정답：B
질문 # 324
Your organization is deploying a generative AI model to assist in legal document generation. During testing, you discover that the model generates biased legal advice that could disproportionately affect certain social groups. Additionally, a team member raises concerns about potential data poisoning attacks on your training set.
What steps should you take to mitigate both the risks of data bias and poisoning?
- A. Implement a data validation pipeline to detect anomalies and potential poisoning in the training data.
- B. Apply prompt engineering techniques to avoid triggering known biases in the model.
- C. Use adversarial training techniques to make the model more robust against bias and poisoning.
- D. Fine-tune the model using only the training data from trusted sources, without expanding the dataset.
정답：A
질문 # 325
Which of the following factors is most likely to contribute to biased outputs in a generative AI system?
- A. Prompt length that exceeds the model's context window.
- B. Insufficient diversity in the training dataset used to train the model.
- C. Repeatedly using the same prompt for multiple generations.
- D. The use of too many input parameters in the prompt.
정답：B
질문 # 326
You are tasked with integrating IBM watsonx with an existing enterprise application that uses a custom-trained Large Language Model (LLM) to answer complex customer queries. The enterprise application requires real-time responses from the LLM, and the integration must allow for scalable, low-latency interactions across multiple customer channels, such as email and live chat. You need to ensure that the data flowing into the LLM is preprocessed appropriately and that the orchestration between different Watson services and the LLM is efficient.
What is the best approach for integrating IBM watsonx to meet these requirements?
- A. Employ IBM watsonx's Data Refinery tool to preprocess incoming data from each channel and orchestrate data flow through Apache Kafka for real-time processing.
- B. Use IBM watsonx's Generative AI API and directly integrate it with the application via REST, ensuring the LLM receives real-time data from each channel.
- C. Integrate IBM watsonx Assistant to handle multi-channel inputs and orchestrate LLM responses, while using IBM Event Streams to handle real-time scalability across channels.
- D. Directly implement IBM watsonx Machine Learning models into each communication channel to ensure low-latency interactions with the LLM.
정답：C
질문 # 327
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. Lexical Retriever: Primarily returns results based on syntactic similarity, relying on word order and surface-level features of the input query.
- C. Dense Retriever: Uses vector embeddings to retrieve documents based on the semantic similarity of the input query and stored documents.
- D. Hybrid Retriever: Combines syntactic retrieval methods (like BM25) with semantic retrieval (like dense retrieval) but sacrifices retrieval speed for accuracy.
정답：C
질문 # 328
......
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