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48. Frage
You create a fine-tuning dedicated AI cluster to customize a foundational model with your custom training dat a. How many unit hours arc required for fine-tuning if the cluster is active for 10 hours?
Antwort: A
49. Frage
Which statement is true about Fine-tuning and Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)?
Antwort: B
Begründung:
Fine-tuning and Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) are two techniques used for adapting pre-trained LLMs for specific tasks.
Fine-tuning:
Modifies all model parameters, requiring significant computing power.
Can lead to catastrophic forgetting, where the model loses prior general knowledge.
Example: Training GPT on medical texts to improve healthcare-specific knowledge.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT):
Only a subset of model parameters is updated, making it computationally cheaper.
Uses techniques like LoRA (Low-Rank Adaptation) and Adapters to modify small parts of the model.
Avoids retraining the full model, maintaining general-purpose knowledge while adding task-specific expertise.
Why Other Options Are Incorrect:
(A) is incorrect because fine-tuning does not train from scratch, but modifies an existing model.
(B) is incorrect because both techniques involve model modifications.
(D) is incorrect because PEFT does not replace the model architecture.
🔹 Oracle Generative AI Reference:
Oracle AI supports both full fine-tuning and PEFT methods, optimizing AI models for cost efficiency and scalability.
50. Frage
How can the concept of "Groundedness" differ from "Answer Relevance" in the context of Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Antwort: B
Begründung:
In Retrieval-Augmented Generation (RAG), two key evaluation metrics are Groundedness and Answer Relevance, each addressing different aspects of AI-generated responses.
Groundedness (Factual Correctness):
Determines whether the AI-generated answer is factually based on the retrieved data.
Ensures that AI responses are verifiable from the reference documents.
Prevents hallucination, where the model generates plausible but incorrect answers.
Answer Relevance (Query Alignment):
Evaluates how well the response aligns with the user's original query.
A response may be factually correct but irrelevant to the actual question.
Ensures that AI responses remain contextually appropriate.
Key Differences:
Groundedness ensures that responses are based on correct data.
Answer Relevance checks whether the response actually answers the user's query.
🔹 Oracle Generative AI Reference:
Oracle AI ensures fact-checking and contextual accuracy in its retrieval-augmented models, reducing AI hallucination risks.
51. Frage
Which technique involves prompting the Large Language Model (LLM) to emit intermediate reasoning steps as part of its response?
Antwort: B
Begründung:
Chain-of-Thought prompting involves prompting the Large Language Model (LLM) to emit intermediate reasoning steps as part of its response. This technique helps the model articulate its thought process and reasoning, leading to more transparent and understandable outputs. By breaking down the problem into smaller, logical steps, the model can provide more accurate and detailed responses.
Reference
Research articles on Chain-of-Thought prompting
Technical guides on enhancing model transparency and reasoning with intermediate steps
52. Frage
Given the following code:
Prompt Template
(input_variable[''rhuman_input",'city''], template-template)
Which statement is true about Promt Template in relation to input_variables?
Antwort: D
53. Frage
......
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