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Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 認定 1z0-1127-24 試験問題 (Q64-Q69):
質問 # 64
What is the primary function of the "temperature" parameter in the OCI Generative AI Generation models?
正解：A
質問 # 65
Which is a key characteristic of the annotation process used in T-Few fine-tuning?
正解：B
解説：
T-Few fine-tuning is a technique that uses annotated data to adjust only a fraction of the model's weights. This method aims to efficiently fine-tune the model with a limited amount of data and computational resources. By updating only a small subset of the parameters, T-Few fine-tuning can achieve significant performance improvements without the need for extensive training data or computational power.
Reference
Research papers on parameter-efficient fine-tuning techniques
Technical guides on T-Few fine-tuning methodology
質問 # 66
Which is NOT a category of pertained foundational models available in the OCI Generative AI service?
正解：C
質問 # 67
Which is NOT a built-in memory type in LangChain?
正解：A
解説：
In LangChain, "Conversation Image Memory" is not a built-in memory type. The built-in memory types in LangChain include:
Conversation Token Buffer Memory: This memory type stores a buffer of tokens from the conversation history.
Conversation Buffer Memory: This memory type retains a buffer of conversation history, typically in the form of text.
Conversation Summary Memory: This memory type summarizes the conversation history to keep track of key points and information.
These memory types help manage and utilize conversation history in various ways to enhance the performance of conversational models.
Reference
LangChain documentation on memory types
Technical guides on implementing memory in conversational AI systems
質問 # 68
Which is NOT a typical use case for LangSmith Evaluators?
正解：B
解説：
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
質問 # 69
......
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