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IBM C1000-185 Quiz - C1000-185 Studienanleitung & C1000-185 Trainingsmaterialien

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q122-Q127):

122. Frage
You are developing a generative AI model using the IBM Watsonx platform to assist in customer service. While the model's responses are highly accurate, there is concern that the model may inadvertently expose personal information (PII) or sensitive data during interactions. As a responsible AI engineer, it is crucial to mitigate this risk.
Which of the following is the most critical risk associated with the exposure of personal information in generative AI models?

A. The model can generate overly creative or non-factual responses, leading to brand reputation damage.
B. The model can unintentionally memorize and regurgitate personal information from the training data, leading to privacy violations.
C. The model can generate outputs that are too general, failing to meet the specific needs of the user.
D. The model might produce content that doesn't align with the cultural preferences of the user.

Antwort: B

123. Frage
Which of the following best describes the process of large-scale iterative alignment tuning in the context of customizing LLMs with InstructLab?

A. Direct training of the model on an expanded version of the dataset, without adjusting prompts or training tasks
B. Fine-tuning the model exclusively on binary classification tasks to improve its generalization on all other tasks
C. A single training run of the model on a dataset to generate better predictions for a fixed number of prompts
D. Repeated fine-tuning of a model using reinforcement learning, focusing on aligning its outputs with human preferences across a diverse set of tasks

Antwort: D

124. Frage
Your company is working on deploying a Watsonx Generative AI model for a client, and you have been asked to define the roles involved in the deployment process.
Which of the following roles is responsible for ensuring that the model is properly integrated into the client's existing systems and that data pipelines are established for continuous model improvement?

A. DevOps Engineer
B. Solution Architect
C. Data Scientist
D. Data Engineer

Antwort: B

125. Frage
You have applied a set of prompt tuning parameters to a language model and collected the following statistics: ROUGE-L score, BLEU score, and memory utilization.
Based on these metrics, how would you prioritize further optimizations to balance the model's performance in terms of output relevance and resource efficiency?

A. Focus on improving the ROUGE-L score while increasing memory utilization
B. Increase memory utilization to reduce BLEU and ROUGE-L scores
C. Reduce memory utilization and maintain BLEU and ROUGE-L scores
D. Maximize BLEU score and reduce memory utilization

Antwort: C

126. Frage
You are building a generative AI conversational model to act as a virtual assistant that helps users schedule meetings. The goal is to create a prompt that initiates a conversation in a way that guides the user to provide relevant scheduling information.
Which prompt would be the most effective for this use case?

A. "Ask the user when they want to schedule their meeting."
B. "Guide the user through scheduling a meeting by asking about their preferred date, time, and attendees."
C. "Please provide the user's calendar availability."
D. "Provide a list of all upcoming events in the user's calendar and ask if they want to add another."

Antwort: B

127. Frage
......

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