1Z0-1127-25の無料問題集（90題）、1Z0-1127-25認定試験参考書

Oracle 1Z0-1127-25 問題集

試験コード：1Z0-1127-25

試験名称：Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional

最近更新時間：2025-04-05

問題と解答：全90問

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無料問題集1Z0-1127-25 資格取得

質問 1：
How does a presence penalty function in language model generation?
A. It penalizes a token each time it appears after the first occurrence.
B. It penalizes only tokens that have never appeared in the text before.
C. It applies a penalty only if the token has appeared more than twice.
D. It penalizes all tokens equally, regardless of how often they have appeared.
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
An LLM emits intermediate reasoning steps as part of its responses. Which of the following techniques is being utilized?
A. Least-to-Most Prompting
B. In-context Learning
C. Step-Back Prompting
D. Chain-of-Thought
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
When is fine-tuning an appropriate method for customizing a Large Language Model (LLM)?
A. When the LLM requires access to the latest data for generating outputs
B. When you want to optimize the model without any instructions
C. When the LLM does not perform well on a task and the data for prompt engineering is too large
D. When the LLM already understands the topics necessary for text generation
正解：C
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質問 4：
Given the following code:
PromptTemplate(input_variables=["human_input", "city"], template=template) Which statement is true about PromptTemplate in relation to input_variables?
A. PromptTemplate is unable to use any variables.
B. PromptTemplate supports any number of variables, including the possibility of having none.
C. PromptTemplate can support only a single variable at a time.
D. PromptTemplate requires a minimum of two variables to function properly.
正解：B
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質問 5：
Which is NOT a category of pretrained foundational models available in the OCI Generative AI service?
A. Summarization models
B. Generation models
C. Translation models
D. Embedding models
正解：C
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質問 6：
In which scenario is soft prompting especially appropriate compared to other training styles?
A. When the model requires continued pre-training on unlabeled data.
B. When the model needs to be adapted to perform well in a different domain it was not originally trained on.
C. When there is a need to add learnable parameters to a Large Language Model (LLM) without task-specific training.
D. When there is a significant amount of labeled, task-specific data available.
正解：C
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質問 7：
Which LangChain component is responsible for generating the linguistic output in a chatbot system?
A. Vector Stores
B. LangChain Application
C. Document Loaders
D. LLMs
正解：D
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質問 8：
How does the structure of vector databases differ from traditional relational databases?
A. It uses simple row-based data storage.
B. It is based on distances and similarities in a vector space.
C. It is not optimized for high-dimensional spaces.
D. It stores data in a linear or tabular format.
正解：B
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質問 9：
What is the purpose of Retrievers in LangChain?
A. To train Large Language Models
B. To combine multiple components into a single pipeline
C. To retrieve relevant information from knowledge bases
D. To break down complex tasks into smaller steps
正解：C
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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題:

1. How does the temperature setting in a decoding algorithm influence the probability distribution over the vocabulary?

A) Increasing temperature removes the impact of the most likely word.
B) Decreasing temperature broadens the distribution, making less likely words more probable.
C) Increasing temperature flattens the distribution, allowing for more varied word choices.
D) Temperature has no effect on the probability distribution; it only changes the speed of decoding.

2. Given the following prompts used with a Large Language Model, classify each as employing the Chain-of-Thought, Least-to-Most, or Step-Back prompting technique:

A) "To understand the impact of greenhouse gases on climate change, let's start by defining what greenhouse gases are. Next, we'll explore how they trap heat in the Earth's atmosphere."A. 1: Step-Back, 2: Chain-of-Thought, 3: Least-to-MostB. 1: Least-to-Most, 2: Chain-of-Thought, 3: Step-BackC. 1: Chain-of-Thought, 2: Step-Back, 3: Least-to-MostD. 1: Chain-of-Thought, 2: Least-to-Most, 3: Step-Back
B) "Solve a complex math problem by first identifying the formula needed, and then solve a simpler version of the problem before tackling the full question."
C) "Calculate the total number of wheels needed for 3 cars. Cars have 4 wheels each. Then, use the total number of wheels to determine how many sets of wheels we can buy with $200 if one set (4 wheels) costs $50."

3. Given the following code:
chain = prompt | llm
Which statement is true about LangChain Expression Language (LCEL)?

A) LCEL is a declarative and preferred way to compose chains together.
B) LCEL is a legacy method for creating chains in LangChain.
C) LCEL is a programming language used to write documentation for LangChain.
D) LCEL is an older Python library for building Large Language Models.

4. Which is a distinguishing feature of "Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)" as opposed to classic "Fine-tuning" in Large Language Model training?

A) PEFT does not modify any parameters but uses soft prompting with unlabeled data.
B) PEFT involves only a few or new parameters and uses labeled, task-specific data.
C) PEFT modifies all parameters and uses unlabeled, task-agnostic data.
D) PEFT modifies all parameters and is typically used when no training data exists.

5. How does a presence penalty function in language model generation?

A) It penalizes a token each time it appears after the first occurrence.
B) It penalizes only tokens that have never appeared in the text before.
C) It applies a penalty only if the token has appeared more than twice.
D) It penalizes all tokens equally, regardless of how often they have appeared.

質問と回答：

質問 # 1
正解： C

質問 # 2
正解： A

質問 # 3
正解： A

質問 # 4
正解： B

質問 # 5
正解： A