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IBM C1000-185 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 導入と運用体制の構築 | 13% | - 導入計画とアーキテクチャの設計 - モデルおよびプロンプトの導入 - 監視体制とパフォーマンスの最適化 - バージョン管理とライフサイクル管理 |
| トピック 2: 検索拡張生成（RAG） | 17% | - RAGのアーキテクチャと実装方法 - ベクトルデータベースと類似度検索 - 埋め込みモデルとベクトル表現 - watsonx.dataとの連携 |
| トピック 3: 生成AIソリューションの分析と設計 | 15% | - 生成AIおよびLLMの機能 - 評価指標と達成基準 - ユースケースの分析と要件定義 - モデルアーキテクチャと選定基準 |
| トピック 4: モデルのカスタマイズとファインチューニング | 31% | - モデルの量子化と最適化 - データの準備とデータセットの作成 - ファインチューニングの概念と手法 - InstructLabによるカスタマイズ - 合成データの生成 - Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)、LoRA |
| トピック 5: システム連携とワークフローの調整 | 8% | - 外部サービスとの連携 - LangChainによるワークフローの調整 - APIおよびSDKの活用 |
| トピック 6: プロンプトエンジニアリング | 16% | - プロンプト手法：zero-shot、few-shot、chain-of-thought - モデルパラメータとハイパーパラメータの調整 - Prompt Labの活用方法とベストプラクティス - プロンプトの最適化とコスト削減 - プロンプトの設計とテンプレート作成 |
IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題：
1. Your team is tasked with enhancing a document search engine using IBM watsonx Discovery. The search engine will be used to help employees quickly find relevant internal documentation, such as policy guides, project specifications, and technical manuals. You have decided to use Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance this search engine's performance. The current focus is on selecting the best retriever for the task and setting up a vector database to store document embeddings.
Which of the following retriever types is most suitable for this RAG-based search engine setup, considering the diverse and unstructured nature of the documents, and why?
A) Hybrid retriever that combines sparse retrieval methods with dense embeddings stored in a flat-file system.
B) Rule-based retriever using manually crafted rules to find documents based on predefined logic.
C) Sparse retriever with BM25 ranking in combination with a traditional relational database.
D) Sparse retriever with BM25 ranking in combination with a traditional relational database.
2. While working on generating a concise response to a user prompt, you notice that the generative AI model in IBM watsonx is producing excessively long outputs. You want to ensure that the response is informative but doesn't exceed a specific length.
Which of the following parameters should you adjust, and what is the most appropriate value to achieve a concise output without cutting off essential information?
A) Set max_tokens to 10
B) Set max_tokens to 100
C) Set max_tokens to 5
D) Set max_tokens to 1000
3. Your organization is deploying a generative AI model to assist in legal document generation. During testing, you discover that the model generates biased legal advice that could disproportionately affect certain social groups. Additionally, a team member raises concerns about potential data poisoning attacks on your training set.
What steps should you take to mitigate both the risks of data bias and poisoning?
A) Fine-tune the model using only the training data from trusted sources, without expanding the dataset.
B) Implement a data validation pipeline to detect anomalies and potential poisoning in the training data.
C) Use adversarial training techniques to make the model more robust against bias and poisoning.
D) Apply prompt engineering techniques to avoid triggering known biases in the model.
4. You are optimizing a Generative AI model for a business application where cost savings are a priority.
Which of the following modifications to the model's parameters will most effectively reduce the overall generation cost while minimizing the loss of output quality?
A) Reduce the number of layers in the neural network during inference.
B) Set a lower value for the frequency penalty parameter.
C) Set a lower value for the top-p (nucleus sampling) parameter.
D) Decrease the model's context window size.
5. After completing a prompt-tuning experiment, you notice that the model's accuracy in generating relevant responses is high, but the fluency and grammatical correctness of the outputs seem to be suboptimal.
What statistical metric would most directly indicate this issue, and what action should you take to improve the output?
A) ROUGE score; adjust the token generation limit to ensure longer outputs.
B) F1 score; increase the training dataset size to improve overall accuracy.
C) Perplexity score; apply additional language model fine-tuning on grammatical correctness.
D) BLEU score; improve prompt engineering to ensure that the model focuses on fluency.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： C |
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