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開発と更新
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あくまでのユーザーを助けるアフターサービス
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高い合格率
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IBM C1000-185 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 検索拡張生成（RAG） | 17% | - watsonx.dataとの連携 - RAGのアーキテクチャと実装方法 - ベクトルデータベースと類似度検索 - 埋め込みモデルとベクトル表現 |
| トピック 2: プロンプトエンジニアリング | 16% | - Prompt Labの活用方法とベストプラクティス - プロンプトの最適化とコスト削減 - プロンプトの設計とテンプレート作成 - プロンプト手法：zero-shot、few-shot、chain-of-thought - モデルパラメータとハイパーパラメータの調整 |
| トピック 3: 導入と運用体制の構築 | 13% | - 監視体制とパフォーマンスの最適化 - 導入計画とアーキテクチャの設計 - バージョン管理とライフサイクル管理 - モデルおよびプロンプトの導入 |
| トピック 4: システム連携とワークフローの調整 | 8% | - APIおよびSDKの活用 - 外部サービスとの連携 - LangChainによるワークフローの調整 |
| トピック 5: 生成AIソリューションの分析と設計 | 15% | - モデルアーキテクチャと選定基準 - 生成AIおよびLLMの機能 - ユースケースの分析と要件定義 - 評価指標と達成基準 |
| トピック 6: モデルのカスタマイズとファインチューニング | 31% | - データの準備とデータセットの作成 - ファインチューニングの概念と手法 - Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)、LoRA - モデルの量子化と最適化 - 合成データの生成 - InstructLabによるカスタマイズ |
IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題：
1. You are selecting a model to fine-tune using Tuning Studio for a financial application that requires high accuracy and domain-specific language understanding.
Which type of model should you select to maximize fine-tuning efficiency and performance?
A) A pre-trained model that has been optimized for creative text generation.
B) A model pre-trained on financial and business data but with limited language capabilities.
C) A small pre-trained model specifically designed for open-domain tasks.
D) A large pre-trained language model that has been fine-tuned on generic business communication.
2. You want a generative AI model to summarize a lengthy text in one sentence. You provide the following prompt: "Summarize the following paragraph in one sentence: 'Artificial intelligence (AI) is the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn. The field of AI includes everything from speech recognition to problem-solving and robotics.'" No prior examples are given.
What type of prompting is being used, and what are the expectations?
A) Few-shot prompting, but the model will likely struggle without a few examples of summaries provided.
B) Zero-shot prompting, with the expectation that the model can summarize common concepts like AI due to pre-training.
C) Zero-shot prompting, but the model may fail without detailed instructions on what aspects of the text to focus on.
D) Zero-shot prompting, but it requires the addition of a few examples for the model to generate a summary.
3. You are tasked with fine-tuning a pre-trained language model for a customer support chatbot. The dataset you're using is mostly unstructured text from chat logs.
What steps should you take to prepare the dataset for fine-tuning to ensure optimal model performance?
A) Randomly split the data into training, validation, and test sets.
B) Normalize the text by removing all punctuation, special characters, and converting text to lowercase.
C) Use data augmentation techniques like paraphrasing to artificially increase the dataset size.
D) Use domain-specific tokenization to better capture important keywords and phrases relevant to customer support.
4. Which of the following practices are best suited to optimize the performance of a deployed generative AI model in IBM watsonx under real-world traffic conditions? (Select two)
A) Loading the entire model into memory at runtime to avoid latency issues
B) Monitoring and adjusting resource allocation dynamically based on usage statistics
C) Employing model quantization techniques during deployment
D) Using batch processing instead of real-time inference for all requests
E) Relying on a single model configuration across all hardware types to simplify deployment
5. You are training a generative AI model using IBM's Tuning Studio and want to optimize its performance. You aim to avoid both overfitting and underfitting by carefully selecting the appropriate number of epochs.
Which of the following strategies would best help you set the optimal number of epochs during the tuning process?
A) Gradually increase the number of epochs until the loss on the training set reaches zero
B) Use a single epoch to avoid overfitting
C) Set the number of epochs equal to the size of the dataset
D) Set a high number of epochs and use early stopping to determine the optimal point
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： B | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： D | 質問 # 4 正解： B、C | 質問 # 5 正解： D |
