IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate cexamkiller Praxis Dumps & C1000-185 Test Training Überprüfungen

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q224-Q229):

224. Frage
You are working as a generative AI engineer and have developed a custom large language model (LLM) optimized for a specific use case. You are tasked with deploying this model on the IBM Watsonx platform.
Which of the following steps is most essential to ensure the successful deployment of your custom model, given that the model uses a third-party transformer architecture?

A. Set up auto-scaling in the IBM Watsonx environment to handle large numbers of simultaneous model inference requests.
B. Ensure that the model's training data is in a proprietary IBM format, as only Watsonx-specific formats are supported for custom model deployments.
C. Containerize the model using Docker or an equivalent containerization tool, ensuring that all required dependencies, such as transformers, tokenizers, and necessary packages, are included.
D. Modify the model to use IBM's proprietary transformer architecture, as third-party architectures are not supported by Watsonx.

Antwort: C

225. Frage
You are working with IBM Watsonx to develop a generative AI solution that automatically generates product descriptions for an e-commerce website. The descriptions need to be concise, factual, and include important product features like size, color, and material.
Which prompt design approach would best ensure the output meets these requirements?

A. "Generate a product description that highlights the unique aspects of the product and uses emotional language to engage the reader."
B. "Provide a product description for the following items, ensuring it is factual, concise, and includes specific details such as size, color, and material."
C. "Write a summary that provides information on each product, making the content engaging, humorous, and memorable."
D. "Generate a creative and imaginative product description for the items listed below."

Antwort: B

226. Frage
When creating a prompt-tuned model, which of the following factors is most critical to ensure that the model generates accurate and contextually relevant responses?

A. Matching the training data prompts as closely as possible to real-world deployment scenarios.
B. Employing low learning rates to prevent the model from adapting too quickly to new prompts.
C. Using a diverse set of unrelated tasks in the tuning dataset to increase model generalization.
D. Ensuring that the prompt length does not exceed the model's input token limit.

Antwort: A

227. Frage
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. Use adversarial training techniques to make the model more robust against bias and poisoning.
B. Fine-tune the model using only the training data from trusted sources, without expanding the dataset.
C. Implement a data validation pipeline to detect anomalies and potential poisoning in the training data.
D. Apply prompt engineering techniques to avoid triggering known biases in the model.

Antwort: C

228. Frage
You are tasked with fine-tuning a pre-trained language model for a customer support chatbot. The dataset you're using is mostly unstructured text from chat logs.
What steps should you take to prepare the dataset for fine-tuning to ensure optimal model performance?

A. Use domain-specific tokenization to better capture important keywords and phrases relevant to customer support.
B. Randomly split the data into training, validation, and test sets.
C. Normalize the text by removing all punctuation, special characters, and converting text to lowercase.
D. Use data augmentation techniques like paraphrasing to artificially increase the dataset size.

Antwort: A

229. Frage
......

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