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Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 認定 1z0-1127-24 試験問題 (Q20-Q25):
質問 # 20
What is the purpose of the "stop sequence" parameter in the OCI Generative AI Generation models?
正解：B
解説：
The "stop sequence" parameter in the OCI Generative AI Generation models is used to specify a string that signals the model to stop generating further content. When the model encounters this string during the generation process, it terminates the response. This parameter is useful for controlling the length and content of the generated text, ensuring that the output meets specific requirements or constraints.
Reference
OCI Generative AI service documentation
General principles of sequence generation in AI models
質問 # 21
Which statement best describes the role of encoder and decoder models in natural language processing?
正解：C
解説：
In natural language processing (NLP), encoder and decoder models play distinct but complementary roles:
Encoder Models: These models convert a sequence of words into a vector representation. They capture the semantic meaning of the input text and encode it into a fixed-size vector.
Decoder Models: These models take the vector representation generated by the encoder and convert it back into a sequence of words. This process allows for generating new text based on the encoded information, such as in translation or text generation tasks.
Reference
Research articles on encoder-decoder architectures in NLP
Technical guides on the use of encoder and decoder models in machine translation and text generation
質問 # 22
Which statement describes the difference between Top V and Top p" in selecting the next token in the OCI Generative AI Generation models?
正解：C
解説：
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
質問 # 23
Which is a key advantage of usingT-Few over Vanilla fine-tuning in the OCI Generative AI service?
正解：D
質問 # 24
How does the utilization of T-Few transformer layers contribute to the efficiency of the fine-tuning process?
正解：B
解説：
The utilization of T-Few transformer layers contributes to the efficiency of the fine-tuning process by restricting updates to only a specific group of transformer layers. This selective updating approach allows the model to adapt to new data without the need to retrain all layers, thus saving computational resources and time. By focusing on the most relevant parts of the model, T-Few fine-tuning achieves efficient and effective performance improvements.
Reference
Research papers on T-Few fine-tuning techniques
Technical guides on optimizing transformer models
質問 # 25
......
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