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Echte und neueste 1z0-1127-24 Fragen und Antworten der Oracle 1z0-1127-24 Zertifizierungsprüfung

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Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 1z0-1127-24 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q24-Q29):

24. Frage
Given a block of code:
qa = Conversational Retrieval Chain, from 11m (11m, retriever-retv, memory-memory) when does a chain typically interact with memory during execution?

• A. Only after the output has been generated
• B. After user input but before chain execution, and again after core logic but before output
• C. Before user input and after chain execution
• D. Continuously throughout the entire chain execution process

Antwort: A

 

25. Frage
Which is NOT a typical use case for LangSmith Evaluators?

• A. Detecting bias or toxicity
• B. Measuring coherence of generated text
• C. Aliening code readability
• D. Evaluating factual accuracy of outputs

Antwort: C

Begründung:
LangSmith Evaluators are not typically used for aligning code readability. Instead, they are used for tasks such as measuring the coherence of generated text, evaluating the factual accuracy of outputs, and detecting bias or toxicity. Evaluators help ensure the quality and reliability of the outputs generated by language models.
Reference
LangSmith documentation on evaluators
Research articles on evaluation metrics for language models

 

26. Frage
In the simplified workflow for managing and querying vector data, what is the role of indexing?

• A. To compress vector data for minimized storage usage
• B. To convert vectors into a nonindexed format for easier retrieval
• C. To map vectors to a data structure for faster searching, enabling efficient retrieval
• D. To categorize vectors based on their originating data type (text, images, audio)

Antwort: C

Begründung:
Vector indexing plays a crucial role in vector search and retrieval systems, particularly in AI-driven databases. The key functions of vector indexing include:
Efficient Search and Retrieval - Vector indexing structures (such as HNSW, FAISS, or Annoy) help organize vector embeddings to enable fast retrieval of similar vectors.
Mapping to Searchable Data Structures - The process involves creating indexes that efficiently store and map vectors, reducing computational overhead when searching for similar embeddings.
Handling High-Dimensional Data - Since vector embeddings (used in NLP, image recognition, etc.) are often high-dimensional, indexing helps compress and cluster similar vectors, improving retrieval speed.
Used in Vector Databases - Many AI applications, including Oracle's AI-driven database solutions, use indexing techniques for faster similarity searches.
🔹 Oracle Generative AI Reference:
Oracle integrates vector search within its AI and database services, allowing enterprises to efficiently manage and retrieve vectorized data.

 

27. Frage
What does a higher number assigned to a token signify in the "Show Likelihoods" feature of the language model token generation?

• A. The token is more likely to follow the current token.
• B. The token is unrelated to the current token and will not be used.
• C. The token will be the only one considered in the next generation step.
• D. The token is less likely to follow the current token.

Antwort: A

Begründung:
In the "Show Likelihoods" feature of language model token generation, a higher number assigned to a token indicates that the token is more likely to follow the current token. This likelihood is based on the model's probability distribution, where tokens with higher probabilities are considered more likely to be the next in the sequence. This feature helps in understanding the model's decision-making process and the relative probabilities of different tokens.
Reference
Technical documentation on language model token generation
Research articles on probability distributions in generative models

 

28. Frage
Which statement describes the difference between Top V and Top p" in selecting the next token in the OCI Generative AI Generation models?

• A. Top K considers the sum of probabilities of the top tokens, whereas Top" selects from the Top k" tokens sorted by probability.
• B. Top k selects the next token based on its position in the list of probable tokens, whereas "Top p" selects based on the cumulative probability of the Top token.
• C. Top k and "Top p" are identical in their approach to token selection but differ in their application of penalties to tokens.
• D. Top k and Top p" both select from the same set of tokens but use different methods to prioritize them based on frequency.

Antwort: B

Begründung:
The difference between "Top k" and "Top p" in selecting the next token in generative models lies in their selection criteria:
Top k: This method selects the next token from the top k tokens based on their probability scores. It restricts the selection to a fixed number of the most probable tokens, irrespective of their cumulative probability.
Top p: Also known as nucleus sampling, this method selects tokens based on the cumulative probability until it exceeds a certain threshold p. It dynamically adjusts the number of tokens considered, ensuring that the sum of their probabilities meets or exceeds the specified p value. This allows for a more flexible and often more diverse selection compared to Top k.
Reference
Research articles on sampling techniques in language models
Technical documentation for generative AI models in OCI

 

29. Frage
......

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