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Ian Reed Ian Reed

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Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 認定 1z0-1127-24 試験問題 (Q63-Q68):

質問 # 63
Given the following code:
Prompt Template
(input_variable[''rhuman_input",'city''], template-template)
Which statement is true about Promt Template in relation to input_variables?

A. PromptTemplate requires a minimum of two variables to function property.
B. PromptTemplate can support only a single variable M a time.
C. PromptTemplate supports Any number of variable*, including the possibility of having none.
D. PromptTemplate is unable to use any variables.

正解：C

解説：
The PromptTemplate in relation to input_variables is designed to be flexible and can support any number of variables, including the possibility of having none. This means that users can define a template with multiple variables or none at all, depending on their specific needs. The PromptTemplate facilitates dynamic prompt creation by inserting variable values into predefined template slots.
Reference
LangChain documentation on PromptTemplate
Examples and tutorials on using PromptTemplate in generative AI applications

質問 # 64
Which statement best describes the role of encoder and decoder models in natural language processing?

A. Encoder models and decoder models both convert sequence* of words into vector representations without generating new text.
B. Encoder models take a sequence of words and predict the next word in the sequence, whereas decoder models convert a sequence of words into a numerical representation.
C. Encoder models are used only for numerical calculations, whereas decoder models are used to interpret the calculated numerical values back into text.
D. Encoder models convert a sequence of words into a vector representation, and decoder models take this vector representation to sequence of words.

正解：D

解説：
In natural language processing (NLP), encoder and decoder models play distinct but complementary roles:
Encoder Models: These models convert a sequence of words into a vector representation. They capture the semantic meaning of the input text and encode it into a fixed-size vector.
Decoder Models: These models take the vector representation generated by the encoder and convert it back into a sequence of words. This process allows for generating new text based on the encoded information, such as in translation or text generation tasks.
Reference
Research articles on encoder-decoder architectures in NLP
Technical guides on the use of encoder and decoder models in machine translation and text generation

質問 # 65
Which is a key advantage of usingT-Few over Vanilla fine-tuning in the OCI Generative AI service?

A. Reduced model complexity
B. Foster training time and lower cost
C. Increased model interpretability
D. Enhanced generalization to unseen data

正解：B

質問 # 66
In LangChain, which retriever search type is used to balance between relevancy and diversity?

A. similarity
B. top k
C. similarity_score_threshold
D. mmr

正解：D

解説：
In LangChain, the "mmr" (Maximal Marginal Relevance) search type is used to balance between relevancy and diversity when retrieving documents. This technique aims to select documents that are not only relevant to the query but also diverse from each other. This helps in avoiding redundancy and ensures that the retrieved set of documents covers a broader aspect of the topic.
Maximal Marginal Relevance (MMR) works by iteratively selecting documents that have high relevance to the query but low similarity to the documents already selected. This ensures that each new document adds new information and perspectives, rather than repeating what is already included.
Reference
LangChain documentation on retrievers and search types
Research papers and articles on Maximal Marginal Relevance (MMR)

質問 # 67
You create a fine-tuning dedicated AI cluster to customize a foundational model with your custom training dat a. How many unit hours arc required for fine-tuning if the cluster is active for 10 hours?

A. 15 unit hours
B. 40 unit hours
C. 10 unit hours
D. 30 unit hours

正解：C

質問 # 68
......

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