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Jon Ward Jon Ward

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C1000-185専門トレーリング & C1000-185無料試験

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q353-Q358):

質問 # 353
You are building a chatbot using a generative AI model for a medical advice platform. During testing, you notice that the model occasionally generates medical information that contradicts established guidelines. This is an example of a model hallucination.
Which prompt engineering technique would best mitigate the risk of hallucination in this scenario?

A. Increasing the model's temperature parameter
B. Using more open-ended prompts
C. Implementing zero-shot learning techniques
D. Providing a list of credible sources in the prompt

正解：D

質問 # 354
A financial institution is deploying a generative AI model to generate loan approval recommendations based on applicant profiles, including factors like income, credit score, and employment history. The organization is concerned about ensuring that the model does not introduce bias in its recommendations, particularly related to gender and race. You have been asked to design a process to evaluate the model's inferences during deployment and mitigate any potential bias.
Which method would be most effective for evaluating the model's inferences for bias in this deployment scenario?

A. Use greedy decoding in the inference phase to ensure deterministic outputs, avoiding potential bias from probabilistic sampling methods.
B. Implement a fairness audit, where a sample of the model's inferences is checked for disparate impact across protected groups such as gender and race.
C. Periodically retrain the model with updated datasets that exclude sensitive attributes such as gender and race.
D. Manually review all loan decisions generated by the model for signs of bias before releasing them to customers.

正解：B

質問 # 355
Your team has developed an AI model that generates automated legal documents based on user inputs. The client, a large law firm, wants to deploy this model but has stringent security, compliance, and auditability requirements due to the sensitive nature of the data.
What is the most appropriate deployment strategy to meet these specific requirements?

A. Deploy the model using a serverless architecture to minimize operational overhead and maintain compliance.
B. Use a private cloud with role-based access controls (RBAC) and ensure model activity is logged for auditing purposes.
C. Deploy the model on a public cloud with built-in encryption and use APIs to connect to the client's private data.
D. Deploy the model on a hybrid cloud, with inference done on the client's on-premise servers and training done in the public cloud.

正解：B

質問 # 356
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 data augmentation techniques like paraphrasing to artificially increase the dataset size.
B. Use domain-specific tokenization to better capture important keywords and phrases relevant to customer support.
C. Randomly split the data into training, validation, and test sets.
D. Normalize the text by removing all punctuation, special characters, and converting text to lowercase.

正解：B

質問 # 357
Which of the following stopping criteria can help in generating coherent and well-structured text without cutting off mid-sentence or continuing unnecessarily?

A. Stopping the model only when it reaches the end of a predefined phrase from the input prompt
B. Stopping the model after a predetermined number of tokens, regardless of context
C. Monitoring the likelihood of the next token and stopping when the likelihood drops below a threshold
D. Stopping when the model generates special end-of-sequence tokens, such as <EOS>

正解：D

質問 # 358
......

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