IBM C1000-185 : IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate

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

1. You are designing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system that will handle real-time queries from users, using a combination of a retriever and a transformer-based generator.
Which of the following implementation details is the most critical to ensure that the system delivers responses in a timely manner while maintaining accuracy?

A) The retriever should use exact match algorithms to minimize retrieval time and complexity.
B) The retriever should utilize an efficient vector search algorithm with approximate nearest neighbor (ANN) techniques to balance speed and accuracy.
C) The system should cache previous queries and responses to avoid invoking the retriever and generator multiple times.
D) The retriever and generator should operate independently of each other to avoid communication overhead.

2. In the context of large-scale synthetic data generation for fine-tuning a generative AI model, which of the following practices can lead to data that effectively improves the model's performance on downstream tasks?

A) Randomly generating sentences without adhering to the task-specific instructions
B) Avoiding any post-processing or filtering of synthetic data to retain diversity
C) Using domain-specific templates to generate synthetic data that reflects the target use case
D) Generating synthetic data that overrepresents the simplest task cases to reduce computational load

3. In a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system designed for technical document retrieval, you are tasked with implementing text chunking techniques using the LangChain library. The technical documents are large and contain numerous tables, figures, and bullet points.
What is the most effective way to handle text splitting to ensure high-quality retrieval?

A) Use a hybrid approach, splitting the text by both semantic boundaries (like paragraphs) and content-specific markers (like bullet points and tables), while keeping chunks within the model's token limit.
B) Split the text into equal-sized chunks of 512 characters, regardless of the content structure, to improve consistency in retrieval.
C) Convert tables and figures into plain text and split the document by character count to maintain even chunk sizes.
D) Split the text only at paragraph breaks, ignoring tables and figures, as they can be processed separately.

4. A generative AI model is given the following prompt: "Translate the following sentence into French: 'The sun is shining brightly today.'" No additional context or examples are provided.
This is an example of which type of prompting and why is it likely to succeed?

A) Zero-shot prompting, because the model is expected to perform the task without any example.
B) Zero-shot prompting, but it will likely fail since translation tasks always need examples for accuracy.
C) Zero-shot prompting, but it will only succeed if the prompt includes a few additional translation examples.
D) Few-shot prompting, because the task requires translation examples to guide the model.

5. You are optimizing the generative AI model in IBM watsonx to balance creativity and coherence. You want to use a decoding method that dynamically adjusts the token probability threshold based on cumulative probabilities, thus ensuring the model generates coherent outputs while still allowing for some creativity.
Which parameter should you adjust, and what is the optimal setting?

A) Set temperature to 0 and top-p to 0.5
B) Set temperature to 1 and top-p to 0.2
C) Set top-p to 0.9 and temperature to 0.7
D) Set temperature to 1.5 and top-p to 0.9

Fragen und Antworten: