PDF VersionEchte Fragen mit genauen Antworten
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IBM C1000-185 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Prompt-Engineering | 16% | - Modellparameter und Abstimmung von Hyperparametern - Nutzung von Prompt Lab und bewährte Verfahren - Gestaltung von Prompts und Erstellung von Vorlagen - Optimierung von Prompts und Kostensenkung - Prompting-Verfahren: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought |
| Modellanpassung und Feinabstimmung | 31% | - Anpassung mit InstructLab - Datenaufbereitung und Erstellung von Datensätzen - Erzeugung synthetischer Daten - Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), LoRA - Modellquantisierung und Optimierung - Grundlagen und Ansätze der Feinabstimmung |
| Analyse und Konzeption einer Generative-AI-Lösung | 15% | - Modellarchitektur und Auswahlkriterien - Bewertungskennzahlen und Erfolgskriterien - Funktionsumfang von Generative AI und LLMs - Anwendungsfallanalyse und Festlegung der Anforderungen |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) | 17% | - RAG-Architektur und Umsetzung - Vektordatenbanken und Ähnlichkeitssuche - Integration mit watsonx.data - Einbettungsmodelle und Vektor-Darstellungen |
| Integration und Orchestrierung | 8% | - Workflow-Orchestrierung mit LangChain - Integration mit externen Diensten - Nutzung von API und SDK |
| Bereitstellung und Betrieb | 13% | - Versionsverwaltung und Lebenszyklusmanagement - Planung der Bereitstellung und Architektur - Überwachung und Leistungsoptimierung - Bereitstellung von Modellen und Prompts |
IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. You are tasked with optimizing a generative AI model in IBM watsonx.ai for an NLP-based application.
During the planning stage, which of the following data elements is most important to ensure the model generalizes well to real-world application usage?
A) A large, diverse dataset with both structured and unstructured data
B) Pre-processed data with stop words removed to reduce noise
C) High-dimensional feature vectors from a small, well-curated dataset
D) Only the structured data relevant to specific business rules
2. When using Tuning Studio in IBM watsonx, which of the following types of models is most suitable for fine-tuning in a domain-specific task to optimize performance?
A) A pre-trained model with very few layers to ensure fast processing speeds.
B) A pre-trained model that has been trained on a large, general-purpose dataset.
C) An untrained model with a minimal number of layers to reduce complexity.
D) A model trained from scratch on a small, specific dataset.
3. When leveraging existing data for fine-tuning an LLM in IBM watsonx, you want to optimize the model for a highly specialized domain. You also want to generate additional synthetic data to augment your dataset.
Which of the following approaches would best help you achieve your goal?
A) Using the watsonx UI to generate synthetic data that mirrors your existing dataset, filling any data gaps
B) Relying exclusively on pre-trained general models without making domain-specific modifications
C) Using unsupervised learning on your existing dataset without adding synthetic data
D) Manually crafting complex datasets by sampling individual instances from unrelated domains
4. You are working on optimizing a generative AI model that will handle large-scale text generation tasks. The current model is slow during inference, and you need to improve its performance without increasing operational costs. You decide to use IBM Tuning Studio for optimization.
Which of the following is the most significant benefit of using Tuning Studio in this scenario?
A) It pre-loads commonly used datasets, reducing the need for data handling during the training process.
B) It optimizes hyperparameters such as learning rate and batch size to reduce computational overhead during inference.
C) It automatically scales the model up or down depending on the input data size.
D) It provides guidance on reducing the number of parameters in the model to improve inference speed.
5. You are developing a document understanding system that integrates IBM watsonx.ai and Watson Discovery to extract insights from large sets of documents. The system needs to leverage watsonx.ai's large language model to summarize documents and Watson Discovery to search and extract relevant data from those documents.
What is the best approach to achieve this integration?
A) Use Watson Discovery for summarizing documents and watsonx.ai's LLM for only retrieving relevant content from the documents.
B) Use watsonx.ai's LLM to both retrieve and summarize the documents, bypassing Watson Discovery.
C) Use watsonx.ai's LLM to create a summary for each document in advance, and Watson Discovery only for searching pre-generated summaries.
D) Use Watson Discovery to index and search documents, and then send the retrieved documents to watsonx.ai's LLM for summarization through API calls.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A | 2. Frage Antwort: B | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: D |
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