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최신 Oracle Cloud 1z0-1122-24 무료샘플문제 (Q16-Q21):

질문 # 16
How do Large Language Models (LLMs) handle the trade-off between model size, data quality, data size and performance?

A. They prioritize larger model sizes to achieve better performance.
B. They focus on increasing the number of tokens while keeping the model size constant.
C. They ensure that the model size, training time, and data size are balanced for optimal results.
D. They disregard model size and prioritize high-quality data only.

정답：C

설명：
Large Language Models (LLMs) handle the trade-off between model size, data quality, data size, and performance by balancing these factors to achieve optimal results. Larger models typically provide better performance due to their increased capacity to learn from data; however, this comes with higher computational costs and longer training times. To manage this trade-off effectively, LLMs are designed to balance the size of the model with the quality and quantity of data used during training, and the amount of time dedicated to training. This balanced approach ensures that the models achieve high performance without unnecessary resource expenditure.

질문 # 17
What is a key advantage of using dedicated AI clusters in the OCI Generative AI service?

A. They provide faster internet connection speeds.
B. They provide high performance compute resources for fine-tuning tasks.
C. They allow access to unlimited database resources.
D. They are free of charge for all users.

정답：B

설명：
The primary advantage of using dedicated AI clusters in the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI service is the provision of high-performance compute resources that are specifically optimized for fine-tuning tasks. Fine-tuning is a critical step in the process of adapting pre-trained models to specific tasks, and it requires significant computational power. Dedicated AI clusters in OCI are designed to deliver the necessary performance and scalability to handle the intense workloads associated with fine-tuning large language models (LLMs) and other AI models, ensuring faster processing and more efficient training.

질문 # 18
Which feature of OCI Speech helps make transcriptions easier to read and understand?

A. Timestamping
B. Text normalization
C. Profanity filtering
D. Audio tuning

정답：B

설명：
The text normalization feature of OCI Speech helps make transcriptions easier to read and understand by converting spoken language into a more standardized and grammatically correct format. This process includes correcting grammar, punctuation, and formatting, ensuring that the transcribed text is clear, accurate, and suitable for various use cases. Text normalization enhances the usability of transcriptions, making them more accessible and easier to process in downstream applications.
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질문 # 19
What is the purpose of Attention Mechanism in Transformer architecture?

A. Convert tokens into numerical forms (vectors) that the model can understand.
B. Break down a sentence into smaller pieces called tokens.
C. Weigh the importance of different words within a sequence and understand the context.
D. Apply a specific function to each word individually.

정답：C

설명：
The purpose of the Attention Mechanism in Transformer architecture is to weigh the importance of different words within a sequence and understand the context. In essence, the attention mechanism allows the model to focus on specific parts of the input sequence when producing an output, which is crucial for understanding context and maintaining coherence over long sequences. It does this by assigning different weights to different words in the sequence, enabling the model to capture relationships between words that are far apart and to emphasize relevant parts of the input when generating predictions.
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질문 # 20
What is the purpose of the model catalog in OCI Data Science?

A. To provide a preinstalled open source library
B. To deploy models as HTTP endpoints
C. To create and switch between different environments
D. To store, track, share, and manage models

정답：D

설명：
The primary purpose of the model catalog in OCI Data Science is to store, track, share, and manage machine learning models. This functionality is essential for maintaining an organized repository where data scientists and developers can collaborate on models, monitor their performance, and manage their lifecycle. The model catalog also facilitates model versioning, ensuring that the most recent and effective models are available for deployment. This capability is crucial in a collaborative environment where multiple stakeholders need access to the latest model versions for testing, evaluation, and deployment.

질문 # 21
......

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