IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate : C1000-185

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You want a generative AI model to summarize a lengthy text in one sentence. You provide the following prompt: "Summarize the following paragraph in one sentence: 'Artificial intelligence (AI) is the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn. The field of AI includes everything from speech recognition to problem-solving and robotics.'" No prior examples are given.
What type of prompting is being used, and what are the expectations?

A) Zero-shot prompting, with the expectation that the model can summarize common concepts like AI due to pre-training.
B) Zero-shot prompting, but it requires the addition of a few examples for the model to generate a summary.
C) Few-shot prompting, but the model will likely struggle without a few examples of summaries provided.
D) Zero-shot prompting, but the model may fail without detailed instructions on what aspects of the text to focus on.

2. You are working on a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system to enhance the performance of a generative model. The RAG model needs to leverage a document corpus to generate answers to complex questions.
Which of the following steps is critical in the RAG pipeline to ensure accurate and relevant answer generation?

A) Indexing the document corpus using embeddings, retrieving relevant documents, and feeding them as context into the generative model.
B) Retrieving only the longest document in the corpus as the generative model can synthesize information more effectively from detailed content.
C) Fine-tuning the generative model on the entire document corpus without retrieval components.
D) Using keyword-based search to retrieve documents and then allowing the generative model to synthesize answers from those documents.

3. Which of the following factors is most likely to contribute to biased outputs in a generative AI system?

A) The use of too many input parameters in the prompt.
B) Prompt length that exceeds the model's context window.
C) Repeatedly using the same prompt for multiple generations.
D) Insufficient diversity in the training dataset used to train the model.

4. You are using IBM's Tuning Studio to fine-tune a large-scale foundation model for a customer service chatbot. The goal is to optimize the model for performance in handling a wide variety of customer queries while minimizing computational costs. Before making any changes, you want to understand how Tuning Studio can help achieve your optimization goals.
Which of the following is the most significant benefit provided by Tuning Studio when optimizing a generative AI model?

A) Tuning Studio reduces the dataset size needed for training by implementing automated data augmentation strategies.
B) Tuning Studio allows the user to implement custom model architectures from scratch to meet specific task requirements.
C) Tuning Studio provides real-time monitoring of model performance metrics during the fine-tuning process, allowing you to adjust hyperparameters effectively.
D) Tuning Studio automatically deploys the fine-tuned model to production environments without requiring further testing.

5. In a generative AI-based customer service chatbot, you notice that the model sometimes generates user responses that inadvertently reveal sensitive personal information, such as names, addresses, or social security numbers.
What is the most effective prompt engineering technique to reduce this risk while preserving the chatbot's functionality?

A) Increase the model's randomness by adjusting the temperature parameter
B) Reduce the model's token limit to restrict the amount of text generated
C) Introduce explicit instructions in the prompt to avoid generating personal information
D) Use generic prompts that include placeholders for sensitive information (e.g., [USER_NAME])

Fragen und Antworten: