IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate : C1000-185

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Sichere Bezahlung

Wir legen großen Wert auf die Interessen unserer Kunden. Um Ihr sicheres Besuchen und Kaufen zu garantieren, kooperieren wir mit der berühmten Reputation-Plattform wir Credit Card, damit wir Ihre Bezahlung erhalten können. Sie können Ihre Kreditkarte verwenden, die Credit Card doch ganz passt. Machen Sie sich einfach keine Sorge, dass Sie Ihr Geld verlieren würden. Wählen Sie unsere IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate Dumps, bestehen Sie die Prüfung 100%!

Kostenlose Demos vor dem Kauf

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

1. A team is tasked with selecting a vector database to store and search through millions of document embeddings efficiently. They need to ensure that the chosen database supports operations such as approximate nearest neighbor (ANN) search and scalability.
Which of the following considerations is most important when selecting the appropriate vector database for this application?

A) The database must support exact nearest neighbor (ENN) searches to ensure high-precision results.
B) The database should store embeddings in relational format (rows and columns) for compatibility with traditional SQL queries.
C) The database should limit the embedding size to 256 dimensions to reduce storage costs and ensure scalability.
D) The vector database should allow for both ANN search and customizable distance metrics, such as cosine or Euclidean distance.

2. When optimizing a model using soft prompts, which of the following is a potential advantage over hard prompts in the context of a generative AI application focused on creative content generation?

A) Soft prompts allow for more human oversight by embedding specific instructions into the model's generation process.
B) Soft prompts are preferable in scenarios where the task requires rigid structure and adherence to specific predefined guidelines.
C) Soft prompts produce more deterministic outputs because they are optimized for a specific task through manual input adjustment.
D) Soft prompts offer higher flexibility by dynamically adjusting the model's behavior based on pre-learned embeddings rather than relying on static instructions.

3. You are developing a document understanding system that integrates IBM watsonx.ai and Watson Discovery to extract insights from large sets of documents. The system needs to leverage watsonx.ai's large language model to summarize documents and Watson Discovery to search and extract relevant data from those documents.
What is the best approach to achieve this integration?

A) Use Watson Discovery to index and search documents, and then send the retrieved documents to watsonx.ai's LLM for summarization through API calls.
B) Use watsonx.ai's LLM to both retrieve and summarize the documents, bypassing Watson Discovery.
C) Use Watson Discovery for summarizing documents and watsonx.ai's LLM for only retrieving relevant content from the documents.
D) Use watsonx.ai's LLM to create a summary for each document in advance, and Watson Discovery only for searching pre-generated summaries.

4. You are integrating watsonx.ai into an external system to handle text generation for a content creation application. The external system requires real-time processing and needs to interact with watsonx.ai frequently. Given this requirement, which integration method is most appropriate for ensuring reliable and scalable communication between the external system and watsonx.ai?

A) Integrate watsonx.ai through the SDK to directly embed AI capabilities into the external system, eliminating the need for API calls.
B) Use a REST API with synchronous requests, where the external system waits for watsonx.ai to respond before proceeding.
C) Leverage asynchronous REST API calls with callbacks to enable the external system to send requests and continue processing while waiting for the response.
D) Implement Webhooks to receive updates from watsonx.ai when new data is generated and push it to the external system.

5. When leveraging existing data for fine-tuning an LLM in IBM watsonx, you want to optimize the model for a highly specialized domain. You also want to generate additional synthetic data to augment your dataset.
Which of the following approaches would best help you achieve your goal?

A) Manually crafting complex datasets by sampling individual instances from unrelated domains
B) Using unsupervised learning on your existing dataset without adding synthetic data
C) Using the watsonx UI to generate synthetic data that mirrors your existing dataset, filling any data gaps
D) Relying exclusively on pre-trained general models without making domain-specific modifications

Fragen und Antworten: