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C1000-185過去問、C1000-185受験内容
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C1000-185受験内容、C1000-185認定資格
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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q192-Q197):
質問 # 192
You are tasked with reconstructing a prompt used in an AI-based customer support chatbot. The current prompt generates lengthy, detailed answers that are often overly verbose and unnecessary for the customer's inquiries. Your objective is to optimize this prompt to reduce model usage costs without compromising the quality of the responses.
Which of the following strategies is the most effective in reducing the cost of using a Generative AI model while maintaining response relevance and clarity?
- A. Reducing the token limit in the model configuration to restrict the length of responses.
- B. Revising the prompt to make it more specific by narrowing the scope of expected responses.
- C. Splitting the prompt into multiple sub-prompts to generate responses for different sections separately.
- D. Using temperature scaling to increase randomness and reduce token usage.
正解：B
質問 # 193
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 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.
- B. 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.
- C. 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
- D. 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.
正解：D
質問 # 194
You are optimizing a generative AI model that writes product descriptions. The cost of using the model is directly related to the number of tokens generated. To minimize token usage, you decide to introduce a stop sequence in your prompt that signals the model to end its generation early when the description reaches a certain length. Given the following prompt:
"Write a product description for [Product Name]. The description should include the main features and benefits of the product in no more than 50 words." Which of the following stop sequences would be most effective in ensuring the generation is concise and does not exceed the desired word limit?
- A. End of description."
- B. ."
- C. "
- D. "
- E. "
- F. ---"
- G. "###END###"
正解：G
質問 # 195
You are tasked with fine-tuning a language model using a prompt-tuning approach on a dataset consisting of customer service chat logs. The goal is to optimize the model's ability to generate polite and contextually appropriate responses.
Which of the following steps are essential when preparing the dataset for prompt-tuning in this context? (Select two)
- A. Ensure each conversation includes both customer input and agent response as context for the model.
- B. Convert all user queries into lowercase to reduce noise in the dataset.
- C. Remove any conversations that contain excessive user slang or misspellings.
- D. Separate the dataset into training, validation, and test subsets.
- E. Ensure all examples in the dataset follow the exact same input-output format.
正解：A、D
質問 # 196
You are deploying a generative AI model for a financial services company. The model is responsible for automating customer support and providing recommendations. Due to the sensitive nature of financial data, the company emphasizes the need for robust AI governance.
What governance mechanism should you prioritize to ensure compliance with data privacy regulations and maintain trust in AI outputs?
- A. Regularly retraining the model to avoid performance degradation due to data drift.
- B. Ensuring model version control to track changes and updates made to the model during the deployment process.
- C. Using AI explainability techniques to make the model's decisions transparent to regulators and customers.
- D. Implementing role-based access control (RBAC) to restrict who can interact with the model.
正解：C
質問 # 197
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