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1z0-1127-24 Übungsmaterialien & 1z0-1127-24 Online Test

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Viele IT-Fachleute wollen Oracle 1z0-1127-24 Zertifikate erhalten. Die IT-Zertifikate werden Ihnen helfen, in der IT-Branche befördert zu werden. Das Oracle 1z0-1127-24 Zertifikat ist ein beliebtes unter den vielen Zertifikaten. Obwohl es nicht so leicht ist, die Oracle 1z0-1127-24 Zertifizierungsprüfung zu bestehen, gibt es doch Methoden. Sie können viel Zeit und Energie für die Prüfung benutzen, um Ihr Know-How zu konsolidieren, oder an den effizienten Kursen teilnehmen. Die speziellen Simulationsprüfungen von Fast2test, die Ihnen viel Zeit und Energie ersparen und Ihr Ziel erreichen können, ist sehr effizient. Fast2test ist eine gute Wahl für Sie.

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Wollen Sie an der Oracle 1z0-1127-24 Zertifizierungsprüfung teilnehmen? Es gibt unbedingt viele Leute in Ihrer Nähe, die früher die 1z0-1127-24 Prüfung gemacht haben. Weil es eine sehr wichtige Prüfung ist. Wenn Sie das 1z0-1127-24 Zertifikat besitzen, können Sie viele Vorteile haben. So, wollen Sie nach anderen Zertifizierungsverfüger erkündigen, wie die 1z0-1127-24 Prüfung zu bestehen? Es gibt natürlich viele Methoden für die Vorbereitung der 1z0-1127-24 Prüfung, aber die hocheffektivste Methode ist, ein gutes Gerät zu benutzen. Und was ist das beste Gerät für Sie? Natürlich Oracle 1z0-1127-24 Dumps von Fast2test.

Oracle 1z0-1127-24 Prüfungsplan:

Thema
Einzelheiten

Thema 1

• 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.

Thema 2

• 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.

Thema 3

• 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.

 

Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Professional 1z0-1127-24 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q25-Q30):

25. Frage
When should you use the T-Few fine-tuning method for training a model?

• A. For complicated semantical undemanding improvement
• B. For data sets with a few thousand samples or less
• C. For models that require their own hosting dedicated Al duster
• D. For data sets with hundreds of thousands to millions of samples

Antwort: B

Begründung:
The T-Few fine-tuning method is particularly suitable for data sets with a few thousand samples or less. This method is designed to be efficient and effective with limited data, making it ideal for scenarios where collecting large amounts of training data is impractical. T-Few fine-tuning allows for meaningful adjustments to the model even with smaller data sets, providing good performance improvements without requiring extensive data.
Reference
Articles on fine-tuning techniques for small data sets
Technical documentation on T-Few fine-tuning in machine learning models

 

26. Frage
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

Antwort: D

Begründung:
In Retrieval-Augmented Generation (RAG), the component responsible for evaluating and prioritizing the information retrieved by the retrieval system is the Ranker. After the Retriever fetches relevant documents or passages, the Ranker assesses these retrieved items based on their relevance to the query. It then prioritizes them, typically scoring and ordering the documents so that the most pertinent information is considered first in the generation process. This ensures that the generated response is based on the most relevant and useful content available.
Reference
Research papers on RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technical documentation on the architecture of RAG models

 

27. Frage
What does "k-shot prompting* refer to when using Large Language Models for task-specific applications?

• A. Providing the exact k words in the prompt to guide the model's response
• B. Limiting the model to only k possible outcomes or answers for a given task
• C. The process of training the model on k different tasks simultaneously to improve its versatility
• D. Explicitly providing k examples of the intended task in the prompt to guide the models output

Antwort: D

Begründung:
K-shot prompting refers to providing the language model with k examples of the task at hand within the prompt. These examples help guide the model's understanding and output by demonstrating the desired format and approach. This technique is used to improve the model's performance on specific tasks by showing it how to handle similar situations.
Reference
Research papers on few-shot learning and prompting techniques
Technical documentation on using examples in prompts for large language models

 

28. Frage
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

Antwort: D

 

29. Frage
How are fine-tuned customer models stored to enable strong data privacy and security in the OCI Generative AI service?

• A. Stored in Key Management service
• B. Shared among multiple customers for efficiency
• C. Stored in Object Storage encrypted by default
• D. Stored in an unencrypted form in Object Storage

Antwort: C

 

30. Frage
......

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