1z0-1127-24の無料問題集（42題）、1z0-1127-24認定試験参考書

Oracle 1z0-1127-24 問題集

試験コード：1z0-1127-24

試験名称：Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional

最近更新時間：2024-11-21

問題と解答：全42問

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無料問題集1z0-1127-24 資格取得

質問 1：
ow do Dot Product and Cosine Distance differ in their application to comparing text embeddings in natural language?
A. Dot Product is used for semantic analysis, whereas Cosine Distance is used for syntactic comparisons.
B. Dot Product assesses the overall similarity in content, whereas Cosine Distance measures topical relevance.
C. Dot Product calculates the literal overlap of words, whereas Cosine Distance evaluates the stylistic similarity.
D. Dot Product measures the magnitude and direction vectors, whereas Cosine Distance focuses on the orientation regardless of magnitude.
正解：D

質問 2：
How are fine-tuned customer models stored to enable strong data privacy and security in the OCI Generative AI service?
A. Stored in Object Storage encrypted by default
B. Shared among multiple customers for efficiency
C. Stored in an unencrypted form in Object Storage
D. Stored in Key Management service
正解：A

質問 3：
What does "Loss" measure in the evaluation of OCI Generative AI fine-tuned models?
The difference between the accuracy of the model at the beginning of training and the accuracy of the deployed model
A. The percentage of incorrect predictions made by the model compared with the total number of predictions in the evaluation
B. The difference between the accuracy of the model at the beginning of training and the accuracy of the deployed model
C. The level of incorrectness in the models predictions, with lower values indicating better performance
D. The improvement in accuracy achieved by the model during training on the user-uploaded data set
正解：C

質問 4：
Which is NOT a built-in memory type in LangChain?
A. Conversation ImgeMemory
B. Conversation Buffer Memory
C. Conversation Token Buffer Memory
D. Conversation Summary Memory
正解：A

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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	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 2	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.
トピック 3	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.

参照：https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-2024-generative-ai-professional/pexam_1Z0-1127-24

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