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최신 IBM Certified watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 무료샘플문제 (Q171-Q176):

질문 # 171
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. Using Greedy Decoding to ensure that the model outputs the most likely sequence of tokens
C. Fine-tuning the model with specific datasets curated to exclude offensive content
D. Restricting the model's ability to generate certain words or phrases using stop-word lists

정답：C

질문 # 172
In the context of generative AI, you are tasked with optimizing a model's performance for a variety of use cases by tuning the prompts. One of your colleagues mentions using a "soft prompt" to improve the model's adaptability.
What best describes the difference between a hard prompt and a soft prompt?

A. A soft prompt is a fixed string of text used in fine-tuning, while a hard prompt adjusts dynamically based on input data.
B. Hard prompts are less efficient because they need to be re-trained with each task, while soft prompts are more versatile and adaptive across multiple tasks.
C. A hard prompt explicitly specifies all constraints, while a soft prompt relies on implicit learning from continuous inputs during training.
D. Soft prompts are more readable and natural, whereas hard prompts consist of short, technical instructions.

정답：C

질문 # 173
A client is deploying a watsonx Generative AI solution to analyze customer feedback in real time. They require a cost-effective solution that can handle occasional traffic spikes but do not expect constant heavy loads.
What would be the most appropriate approach to minimize costs while ensuring adequate performance during traffic spikes?

A. Use a fixed number of on-premise servers that can handle peak traffic, but run them at a lower capacity during low-demand periods.
B. Deploy a cloud-based instance with manual scaling to adjust resources when traffic spikes occur.
C. Deploy the model using a serverless architecture with auto-scaling to handle sudden spikes in traffic.
D. Deploy a single powerful GPU instance, relying on its ability to handle both regular and peak traffic without scaling.

정답：C

질문 # 174
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 model trained from scratch on a small, specific dataset.
C. An untrained model with a minimal number of layers to reduce complexity.
D. A pre-trained model that has been trained on a large, general-purpose dataset.

정답：D

질문 # 175
You are building a question-answering system using a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. You are deciding whether to incorporate a vector database into the system to handle the document embeddings.
Under which of the following circumstances is the use of a vector database most appropriate?

A. When the data consists primarily of binary files such as images and videos, and full-text search is required
B. When the text corpus consists entirely of predefined categories that can be handled by simple keyword matching algorithms
C. When real-time similarity search over high-dimensional embeddings is needed for large-scale unstructured text data
D. When the corpus consists mainly of short, structured text like JSON records and traditional SQL indexing will suffice

정답：C

질문 # 176
......

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