1z0-1127-24試験の準備方法｜更新する1z0-1127-24学習教材試験｜最高のOracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional資格関連題

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1z0-1127-24 試験内容 Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 対策方法を徹底解説

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Oracle 1z0-1127-24 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Using OCI Generative AI Service: For AI Specialists, this section covers dedicated AI clusters for fine-tuning and inference. The topic also focuses on the fundamentals of OCI Generative AI service, foundational models for Generation, Summarization, and Embedding.
トピック 2	Building an LLM Application with OCI Generative AI Service: For AI Engineers, this section covers Retrieval Augmented Generation (RAG) concepts, vector database concepts, and semantic search concepts. It also focuses on deploying an LLM, tracing and evaluating an LLM, and building an LLM application with RAG and LangChain.
トピック 3	Fundamentals of Large Language Models (LLMs): For AI developers and Cloud Architects, this topic discusses LLM architectures and LLM fine-tuning. Additionally, it focuses on prompts for LLMs and fundamentals of code models.

Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 認定 1z0-1127-24 試験問題 (Q12-Q17):

質問 # 12
Accuracy in vector databases contributes to the effectiveness of Large Language Models (LLMs) by preserving a specific type of relationship.
What is the nature of these relationships, and why are they crucial for language models?

A. Semantic relationships; crucial for understanding context and generating precise language
B. Temporal relationships; necessary for predicting future linguistic trends
C. Hierarchical relationships; important for structuring database queries
D. Linear relationships; they simplify the modeling process

正解：A

解説：
Vector databases store word, sentence, or document embeddings that preserve semantic meaning. These embeddings capture relationships between concepts in a multi-dimensional space, improving LLM performance.
Why Semantic Relationships Are Crucial:
Enhance NLP Models: Ensure that words with similar meanings are closely placed in vector space.
Improve Search and Retrieval: Allow LLMs to retrieve conceptually relevant documents even if exact keywords do not match.
Enable Context-Aware Responses: Helps LLMs generate cohesive and meaningful text.
Why Other Options Are Incorrect:
(A) Hierarchical relationships help in database indexing, but they do not drive semantic understanding.
(B) Linear relationships are too simplistic for complex semantic modeling.
(D) Temporal relationships matter for time-based predictions, not semantic retrieval.
🔹 Oracle Generative AI Reference:
Oracle AI integrates vector databases to enhance LLM retrieval accuracy and semantic search capabilities.

質問 # 13
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 is unable to use any variables.
D. PromptTemplate supports Any number of variable*, including the possibility of having none.

正解：D

質問 # 14
What is the purpose of the "stop sequence" parameter in the OCI Generative AI Generation models?

A. It determines the maximum number of tokens the model can generate per response.
B. It assigns a penalty to frequently occurring tokens to reduce repetitive text.
C. It com rob the randomness of the model* output, affecting its creativity.
D. It specifies a string that tells the model to stop generating more content

正解：D

解説：
The "stop sequence" parameter in the OCI Generative AI Generation models is used to specify a string that signals the model to stop generating further content. When the model encounters this string during the generation process, it terminates the response. This parameter is useful for controlling the length and content of the generated text, ensuring that the output meets specific requirements or constraints.
Reference
OCI Generative AI service documentation
General principles of sequence generation in AI models

質問 # 15
Which statement is true about the "Top p" parameter of the OCI Generative AI Generation models?

A. Top p selects tokens from the "Top k' tokens sorted by probability.
B. Top p assigns penalties to frequently occurring tokens.
C. Top p determines the maximum number of tokens per response.
D. Top p limits token selection based on the sum of their probabilities.

正解：D

質問 # 16
Which is NOT a built-in memory type in LangChain?

A. Conversation Buffer Memory
B. Conversation ImgeMemory
C. Conversation Token Buffer Memory
D. Conversation Summary Memory

正解：B

質問 # 17
......

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