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1. You are reviewing the results of a prompt-tuning experiment where the goal was to improve an LLM's ability to summarize technical documentation. Upon inspecting the experiment results, you notice that the model has a high recall but relatively low precision.
What does this likely indicate about the model's performance, and how should you approach further tuning?

A) The model is generating too many irrelevant details; focus on improving precision.
B) The model is overly conservative, missing relevant details; focus on improving recall.
C) The model's length of generated summaries is too short, indicating underfitting.
D) The model's summaries are incomplete, indicating poor understanding of the source material; consider fine-tuning the pre-trained embeddings.

2. You are tasked with designing a LangChain-based AI workflow using watsonx.ai that incorporates multiple models for different tasks: document classification, entity extraction, and text generation. The final output should consist of a well-structured report that combines these processes.
What is the best strategy to orchestrate this workflow to ensure seamless integration of all tasks and a coherent final output?

A) Build a modular workflow where each task operates independently without passing data between them, ensuring each task can be validated separately before generating the final report.
B) Use document classification to filter the input data, followed by entity extraction to identify key terms, and then pass the refined information to watsonx.ai for text generation.
C) Start with text generation using watsonx.ai and then refine the output through document classification and entity extraction.
D) Run the document classification, entity extraction, and text generation tasks in parallel and merge the results at the end to produce the final report.

3. You are preparing a dataset for fine-tuning a model to classify customer complaints by category. The dataset is imbalanced, with 70% of the data representing complaints about billing, 20% representing complaints about technical issues, and 10% representing complaints about product quality.
Which of the following actions would help address the imbalance while preparing the dataset for fine-tuning? (Select two)

A) Add more synthetic data for the minority classes by using generative techniques like GPT-3 to create realistic complaints.
B) Leave the dataset as-is, trusting the model to handle the imbalance using its internal mechanisms.
C) Apply class weighting during model training instead of modifying the dataset itself.
D) Undersample the majority class (billing complaints) to balance the dataset.
E) Oversample the under-represented classes to ensure a balanced distribution across categories.

4. You are training a chatbot to handle customer inquiries for a telecommunications company. To augment your training data, you decide to generate synthetic data using IBM's InstructLab platform. You aim to improve the model's ability to handle rare or edge-case scenarios, such as technical issues with specific device models. You are following the LAB (Large-scale Alignment for chatBots) methodology to ensure alignment of the chatbot's responses with company policies.
Which of the following steps is most aligned with LAB methodology principles for generating synthetic data in this case?

A) Manually write every possible customer inquiry scenario to ensure quality
B) Generate synthetic customer inquiries and responses based on company policy guidelines
C) Generate synthetic data without aligning it with company policies to maximize diversity
D) Use random generation to create a diverse range of responses without constraints

5. You are working on generating synthetic training data using IBM InstructLab to supplement a small dataset for a question-answering system.
Which strategy would most effectively enhance the dataset without introducing biases or artifacts?

A) Generate a large amount of synthetic data by directly feeding the model with random prompts, ensuring data diversity.
B) Manually tweak each generated response to ensure it's free of errors and aligns with the intended task.
C) Automatically generate synthetic data using a different model architecture than the one being fine-tuned.
D) Use prompts that closely mimic the structure and semantics of the real dataset's questions to maintain consistency.

질문과 대답: