1z0-1127-24の無料問題集（66題）、1z0-1127-24認定試験参考書

Oracle 1z0-1127-24 問題集

試験コード：1z0-1127-24

試験名称：Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional

最近更新時間：2025-05-06

問題と解答：全66問

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無料問題集1z0-1127-24 資格取得

質問 1：
Which component of Retrieval-Augmented Generation (RAG) evaluates and prioritizes the information retrieved by the retrieval system?
A. Generator
B. Retriever
C. Encoder-decoder
D. Ranker
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
Which is a cost-related benefit of using vector databases with Large Language Models (LLMs)?
A. They are more expensive but provide higher quality data.
B. They offer real-time updated knowledge bases and are cheaper than fine-tuned LLMs.
C. They require frequent manual updates, which increase operational costs.
D. They increase the cost due to the need for real- time updates.
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
What does the Loss metric indicate about a model's predictions?
A. Loss is a measure that indicates how wrong the model's predictions are.
B. Loss measures the total number of predictions made by a model.
C. Loss indicates how good a prediction is, and it should increase as the model improves.
D. Loss describes the accuracy of the right predictions rather than the incorrect ones.
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
What distinguishes the Cohere Embed v3 model from its predecessor in the OCI Generative AI service?
A. Improved retrievals for Retrieval Augmented Generation (RAG) systems
B. Capacity to translate text in over u languages
C. Support for tokenizing longer sentences
D. Emphasis on syntactic clustering of word embedding's
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
Which Oracle Accelerated Data Science (ADS) class can be used to deploy a Large Language Model (LLM) application to OCI Data Science model deployment?
A. RetrievalQA
B. GenerativeAI
C. Chain Deployment
D. Text Leader
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
Which is NOT a category of pertained foundational models available in the OCI Generative AI service?
A. Summarization models
B. Generation models
C. Translation models
D. Embedding models
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7：
How does the temperature setting in a decoding algorithm influence the probability distribution over the vocabulary?
A. Temperature has no effect on probability distribution; it only changes the speed of decoding.
B. Increasing the temperature removes the impact of the most likely word.
C. Decreasing the temperature broadens the distribution, making less likely words more probable.
D. Increasing the temperature flattens the distribution, allowing for more varied word choices.
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Oracle 1z0-1127-24 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Fundamentals of Large Language Models (LLMs): For AI developers and Cloud Architects, this topic discusses LLM architectures and LLM fine-tuning. Additionally, it focuses on prompts for LLMs and fundamentals of code models.
トピック 2	Building an LLM Application with OCI Generative AI Service: For AI Engineers, this section covers Retrieval Augmented Generation (RAG) concepts, vector database concepts, and semantic search concepts. It also focuses on deploying an LLM, tracing and evaluating an LLM, and building an LLM application with RAG and LangChain.
トピック 3	Using OCI Generative AI Service: For AI Specialists, this section covers dedicated AI clusters for fine-tuning and inference. The topic also focuses on the fundamentals of OCI Generative AI service, foundational models for Generation, Summarization, and Embedding.

参照：https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-2024-generative-ai-professional/pexam_1Z0-1127-24

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