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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional試験学習資料での高い復習効率

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1Z0-1127-25試験学習資料を開発する専業チーム

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1Z0-1127-25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、1Z0-1127-25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1Z0-1127-25最新試験問題集を選択しましょう。

Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（1Z0-1127-25試験学習資料）。 広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（1Z0-1127-25試験認定）となっています。 企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なOracle　Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。

Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題:

1. In the simplified workflow for managing and querying vector data, what is the role of indexing?

A) To compress vector data for minimized storage usage
B) To categorize vectors based on their originating data type (text, images, audio)
C) To convert vectors into a non-indexed format for easier retrieval
D) To map vectors to a data structure for faster searching, enabling efficient retrieval

2. How does a presence penalty function in language model generation?

A) It penalizes a token each time it appears after the first occurrence.
B) It applies a penalty only if the token has appeared more than twice.
C) It penalizes all tokens equally, regardless of how often they have appeared.
D) It penalizes only tokens that have never appeared in the text before.

3. What is the purpose of frequency penalties in language model outputs?

A) To randomly penalize some tokens to increase the diversity of the text
B) To penalize tokens that have already appeared, based on the number of times they have been used
C) To ensure that tokens that appear frequently are used more often
D) To reward the tokens that have never appeared in the text

4. Which statement describes the difference between "Top k" and "Top p" in selecting the next token in the OCI Generative AI Generation models?

A) "Top k" and "Top p" both select from the same set of tokens but use different methods to prioritize them based on frequency.
B) "Top k" selects the next token based on its position in the list of probable tokens, whereas "Top p" selects based on the cumulative probability of the top tokens.
C) "Top k" and "Top p" are identical in their approach to token selection but differ in their application of penalties to tokens.
D) "Top k" considers the sum of probabilities of the top tokens, whereas "Top p" selects from the "Top k" tokens sorted by probability.

5. What does "Loss" measure in the evaluation of OCI Generative AI fine-tuned models?

A) The level of incorrectness in the model's predictions, with lower values indicating better performance
B) The percentage of incorrect predictions made by the model compared with the total number of predictions in the evaluation
C) The difference between the accuracy of the model at the beginning of training and the accuracy of the deployed model
D) The improvement in accuracy achieved by the model during training on the user-uploaded dataset

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