Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

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Databricks Certified Generative AI Engineer Associate試験学習資料での高い復習効率

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Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate試験認定を取られるメリット

ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いDatabricks-Generative-AI-Engineer-Associate最新試験問題集を選択しましょう。

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Databricks Certified Generative AI Engineer Associate 認定 Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate 試験問題:

1. A Generative AI Engineer is tasked with deploying an application that takes advantage of a custom MLflow Pyfunc model to return some interim results.
How should they configure the endpoint to pass the secrets and credentials?

A) Pass variables using the Databricks Feature Store API
B) Use spark.conf.set ()
C) Pass the secrets in plain text
D) Add credentials using environment variables

2. A Generative Al Engineer is creating an LLM-based application. The documents for its retriever have been chunked to a maximum of 512 tokens each. The Generative Al Engineer knows that cost and latency are more important than quality for this application. They have several context length levels to choose from.
Which will fulfill their need?

A) context length 512: smallest model is 0.13GB and embedding dimension 384
B) context length 514; smallest model is 0.44GB and embedding dimension 768
C) context length 2048: smallest model is 11GB and embedding dimension 2560
D) context length 32768: smallest model is 14GB and embedding dimension 4096

3. A Generative Al Engineer is creating an LLM system that will retrieve news articles from the year 1918 and related to a user's query and summarize them. The engineer has noticed that the summaries are generated well but often also include an explanation of how the summary was generated, which is undesirable.
Which change could the Generative Al Engineer perform to mitigate this issue?

A) Tune the chunk size of news articles or experiment with different embedding models.
B) Split the LLM output by newline characters to truncate away the summarization explanation.
C) Revisit their document ingestion logic, ensuring that the news articles are being ingested properly.
D) Provide few shot examples of desired output format to the system and/or user prompt.

4. What is an effective method to preprocess prompts using custom code before sending them to an LLM?

A) Write a MLflow PyFunc model that has a separate function to process the prompts
B) Rather than preprocessing prompts, it's more effective to postprocess the LLM outputs to align the outputs to desired outcomes
C) Directly modify the LLM's internal architecture to include preprocessing steps
D) It is better not to introduce custom code to preprocess prompts as the LLM has not been trained with examples of the preprocessed prompts

5. After changing the response generating LLM in a RAG pipeline from GPT-4 to a model with a shorter context length that the company self-hosts, the Generative AI Engineer is getting the following error:

What TWO solutions should the Generative AI Engineer implement without changing the response generating model? (Choose two.)

A) Use a smaller embedding model to generate
B) Retrain the response generating model using ALiBi
C) Decrease the chunk size of embedded documents
D) Reduce the number of records retrieved from the vector database
E) Reduce the maximum output tokens of the new model

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