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IBMのC1000-185資格認定証明書を持つ人は会社のリーダーからご格別のお引き立てを賜ったり、仕事の昇進をたやすくなったりしています。これなので、今から我々社ShikenPASSのC1000-185試験に合格するのに努力していきます。弊社のIBMのC1000-185真題によって、資格認定証明書を受け取れて、仕事の昇進を実現できます。

最近、ShikenPASSはIT認定試験に属するいろいろな試験に関連する最新版のC1000-185問題集を提供し始めました。例えばC1000-185日本語問題集などいろいろあります。これらの試験問題集は最新のC1000-185試験のシラバスに従って作成されたものです。試験について最新の情報を伝えられます。試験のシラバスがどのような変更をしたのか、試験に出る可能性がある新しい種類の問題について、これらの最新版の問題集には全部含まれています。ですから、IT認証試験を受験したいなら、ShikenPASSのC1000-185問題集を利用したほうがいいです。なぜなら、これはあなたがよりよく試験の準備をすることができる最高の方法ですから。

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q76-Q81):

質問 # 76
You are tasked with creating a prompt template for generating environment descriptions in a generative AI model, which will be used for creating immersive virtual spaces.
Which of the following prompt best serves as a flexible template to generate diverse environment descriptions?

A. "Describe a futuristic city with towering skyscrapers and flying cars."
B. "Write about a dense jungle where wild animals roam freely, and the atmosphere is tense, full of suspense."
C. "Describe an environment where {mood} dominates, with {surroundings} contributing to the overall {atmosphere}. Include {time_of_day} and any other important details."
D. "Create a detailed description of a quiet forest during sunrise, focusing on the natural beauty of the trees, birds, and atmosphere."

正解：C

質問 # 77
You are tasked with designing a prompt for an IBM Watsonx model that will automate customer support responses for a company that sells technical products. The use case requires the model to respond accurately to specific customer inquiries about product troubleshooting.
What is the most effective prompt to use for this scenario?

A. "Write a creative explanation of how to fix our product when it fails to function properly."
B. "Help a customer resolve an issue with our product."
C. "Based on the following error description, provide a step-by-step solution: 'The device won't power on even after charging for 3 hours.' Be specific and concise in your response."
D. "Write a generic response to help customers with any issue they may have."

正解：C

質問 # 78
In the context of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, which type of retriever is best suited for retrieving documents based on semantic similarity in a vector space?

A. Dense retriever, which converts both the query and documents into vectors and retrieves based on similarity in the vector space.
B. Hierarchical retriever, which first applies keyword-based filters and then ranks documents using machine learning models.
C. Exact match retriever, which retrieves documents that exactly match the query string.
D. Boolean retriever, which uses logical operators (AND, OR, NOT) to filter documents based on keyword presence.

正解：A

質問 # 79
In the context of Generative AI models, which scenario best illustrates the use of greedy decoding for determining the output sequence?

A. Selecting the token with the highest probability at each step, without considering future possibilities
B. Selecting the token that maximizes the cumulative probability of the sequence, considering future tokens
C. Randomly selecting tokens from the top-k highest probability tokens at each step
D. Averaging the probabilities of multiple tokens at each step to generate a sequence

正解：A

質問 # 80
You are tasked with creating structured prompts in IBM watsonx Prompt Lab to ensure consistency and reliability in generating responses from a machine learning model.
What is one major benefit of using structured prompts when experimenting with different prompts in Prompt Lab?

A. Using structured prompts makes AI responses deterministic, ensuring that no creativity is applied in the generated text.
B. Structured prompts ensure that the AI generates longer and more detailed responses by default.
C. Structured prompts provide a template that ensures consistent intent, which can be adjusted with dynamic variables for flexibility.
D. Using structured prompts allows the AI to autonomously generate diverse outputs with minimal user input.

正解：C

質問 # 81
......

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Dan Walker Dan Walker

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