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1. In which scenario would using a soft prompt be more beneficial than a hard prompt in optimizing generative AI outputs?

A) When the model needs to generate a strictly factual output with minimal deviation from the prompt.
B) When fine-tuning a pre-trained model for domain-specific tasks, allowing the system to adapt its understanding through learned embeddings.
C) When the prompt needs to be manually adjusted by the user in real time during interaction with the AI.
D) When the task requires explicit and consistent user instructions to ensure deterministic outcomes.

2. A data scientist is choosing between using hard prompts and soft prompts in a generative AI project.
Which of the following best explains why hard prompts might be more suitable for scenarios where explainability is crucial?

A) Hard prompts dynamically adjust the model's internal representations, providing more clarity in complex situations.
B) Hard prompts are based on learned embeddings, which offer better model understanding due to their complexity.
C) Hard prompts reduce the model's flexibility by making the output deterministic, which enhances explainability.
D) Hard prompts allow for a clear, human-readable set of instructions that directly guide the model's behavior.

3. You are fine-tuning a large language model (LLM) for a sentiment analysis task using customer reviews. The dataset is relatively small, so you decide to augment it using IBM InstructLab.
Which approach would be the most effective in generating high-quality synthetic data for this fine-tuning process?

A) Use a generic prompt to generate a wide variety of data from IBM InstructLab, regardless of sentiment polarity.
B) Increase the diversity of synthetic data by focusing on outliers and rare sentiment cases that are underrepresented in the original dataset.
C) Fine-tune IBM InstructLab itself to generate data that closely resembles the training data format, ensuring consistent sentiment distribution.
D) Use IBM InstructLab to generate synthetic data, but only for neutral sentiment, as the model already handles positive and negative sentiment well.

4. You are tasked with integrating watsonx.ai into a legacy system that operates over HTTP and requires strict security and monitoring of the API calls. The legacy system lacks modern authentication mechanisms like OAuth.
Which integration method would best suit the needs of this environment while ensuring security and efficient API management?

A) Directly embed the watsonx.ai SDK into the legacy system to handle API management and security, eliminating the need for external API calls.
B) Implement a GraphQL API to allow the legacy system to query specific fields and reduce payload size, thereby improving efficiency.
C) Use REST API with API key-based authentication, leveraging HTTPS for encrypted communication between the legacy system and watsonx.ai.
D) Use a REST API with OAuth authentication and token management to secure the communication.

5. You are tasked with building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for answering legal questions. The legal documents vary significantly in complexity and structure.
How would you optimize embeddings in this domain to ensure the system retrieves the most relevant documents? (Select two)

A) Rely solely on word-level embeddings to capture the meaning of legal phrases and concepts.
B) Integrate additional metadata (e.g., document date, author) into the embedding representation to improve retrieval.
C) Train a domain-specific embedding model using legal documents to better capture the nuances of legal terminology.
D) Apply dimensionality reduction techniques like PCA to compress embeddings and improve retrieval speed.
E) Use an unsupervised learning approach to generate embeddings, as labeled data is not necessary for improving retrieval performance.

질문과 대답: