安全購入プロセス

弊社のC1000-185テスト連続は10年以上のビジネス経験の中で、お客様の購入権をひたすら重要視していますので、電子製品を購入する際にウイルスについて心配する必要はありません。 C1000-185試験準備の信頼性を長年にわたり評価され、保証された購入方法を提案するために限りなく努力を重ねるため、絶対的に安全な環境を構築しており、C1000-185試験問題にウイルスの攻撃されることはありません。 それについて疑いがある場合は、専門の担当者が最初にこれを処理します。また、C1000-185テストｓ問題セットをインストールして使用するために、リモートでオンラインで指導を受けることもできます。

すべての受験者にとって試験を簡単にするために、C1000-185試験対策ではテスト履歴の成績を確認することができます。その後、バツを見つけてそれを克服することができます。 さらに、この問題集のC1000-185試験問題をオンラインで一度利用した後は、次回オフライン環境で練習することもできます。 C1000-185テスト問題セットは、ユーザーが選択するためのさまざまな学習モードを提供いたします。これは、パソコンやスマホの複数登録ができてオンラインで勉強したり、オフラインで複数印刷するために使用できます。 値段がより安いため、より多くの選択肢が用意されています。試験のためにC1000-185試験問題を選択するのがオススメです。

提供された3つのバージョン

お客様にはさまざまなニーズを持っていることを考慮し、弊社は利用可能なC1000-185テスト問題セットを3つのバージョンで提供いたします--- PDF版、PCテストエンジン版とオンラインテストエンジン版。 最も有利なのが唯一サンプルを持つ--- Q&A形式のPDF版を無料でダウンロードできます。 こちらのバージョンはC1000-185試験準備に印刷可能で、ダウンロードすることが簡単にできます。つまり、いつでもどこでも勉強することができます。 PC版のC1000-185試験問題は実際の試験環境でリアル体験ができ、MSオペレーティングシステムをサポートします。これは試験のために勉強するためのより実用的な方法です。 さらに、C1000-185試験対策のオンラインテストエンジンは、ほとんどのユーザーがスマホ、タブレットでAPPを学習操作することに慣れているため、ほとんどの受験者の間で高い期待を寄せているようです。 それぞれのバージョンが同じ内容であることを保証します。お客様は自分が便利だと思うバージョンをお選びください。

IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題:

1. As a Generative AI engineer, you're tasked with optimizing the performance and cost-efficiency of a model by adjusting the model parameters.
Given that your objective is to reduce the cost of generation while maintaining acceptable quality, which of the following parameter changes is most likely to result in cost savings?

A) Increase the max tokens parameter to allow for more complex output.
B) Decrease the max tokens parameter.
C) Increase the top-k sampling value.
D) Set the temperature parameter to a higher value.

2. 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) Use adversarial training techniques to make the model more robust against bias and poisoning.
B) Apply prompt engineering techniques to avoid triggering known biases in the model.
C) Fine-tune the model using only the training data from trusted sources, without expanding the dataset.
D) Implement a data validation pipeline to detect anomalies and potential poisoning in the training data.

3. You are designing a prompt to converse with a model for multilingual translation.
How would you frame the prompt to translate an English business email to Japanese, ensuring that the translated email is formal and appropriate for a business setting in Japan?

A) "Translate this business email into Japanese, making sure the tone is formal and culturally appropriate for a business context."
B) "Translate the following business email into Japanese, focusing on word-for-word accuracy."
C) "Translate this business email into Japanese but do not consider the tone or formalities."
D) "Translate this business email into Japanese using informal language."

4. You are creating a prompt template for a generative AI model that helps technical support staff troubleshoot customer issues based on symptoms provided. The goal is to generate a clear, step-by-step diagnostic process.
What elements would improve the effectiveness of the template? (Select two)

A) Set a high temperature value to explore more creative diagnostic approaches
B) Include an instruction to ask clarifying questions when the issue is unclear
C) Provide explicit instructions to break the response into steps
D) Incorporate complex technical jargon to ensure expert-level responses
E) Ask the model to generate multiple diagnostic paths for each issue

5. You are working on a large-scale enterprise application using IBM watsonx and need to ensure that different versions of your generative AI model prompts are properly managed for deployment.
Which of the following is the most appropriate action when planning the deployment of prompt versions?

A) Embed the prompt version directly into the API request body so that the deployed model can select the correct prompt dynamically at runtime.
B) Use a deployment space in IBM watsonx to version your prompts, assigning unique tags to each version and ensuring rollback capabilities.
C) Keep prompt versions in an external document management system and manually track which versions are deployed in the application.
D) Store all prompt versions directly in the model's code repository, updating the main branch with each new version.

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