1Z0-1127-25높은통과율시험대비공부자료완벽한시험최신기출문제 on Notebook.ai

1Z0-1127-25높은통과율시험대비공부자료완벽한시험최신기출문제

by coborohy

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최신 Oracle Cloud Infrastructure 1Z0-1127-25 무료샘플문제 (Q36-Q41):

질문 # 36
Which is a distinctive feature of GPUs in Dedicated AI Clusters used for generative AI tasks?

A. Each customer's GPUs are connected via a public Internet network for ease of access.
B. GPUs are used exclusively for storing large datasets, not for computation.
C. The GPUs allocated for a customer's generative AI tasks are isolated from other GPUs.
D. GPUs are shared with other customers to maximize resource utilization.

정답：C

설명：
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In Dedicated AI Clusters (e.g., in OCI), GPUs are allocated exclusively to a customer for their generative AI tasks, ensuring isolation for security, performance, and privacy. This makes Option B correct. Option A describes shared resources, not dedicated clusters. Option C is false, as GPUs are for computation, not storage. Option D is incorrect, as public Internet connections would compromise security and efficiency.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details GPU isolation under DedicatedAI Clusters.

질문 # 37
What does the Loss metric indicate about a model's predictions?

A. Loss is a measure that indicates how wrong the model's predictions are.
B. Loss measures the total number of predictions made by a model.
C. Loss indicates how good a prediction is, and it should increase as the model improves.
D. Loss describes the accuracy of the right predictions rather than the incorrect ones.

정답：A

설명：
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Loss is a metric that quantifies the difference between a model's predictions and the actual target values, indicating how incorrect (or "wrong") the predictions are. Lower loss means better performance, making Option B correct. Option A is false-loss isn't about prediction count. Option C is incorrect-loss decreases as the model improves, not increases. Option D is wrong-loss measures overall error, not just correct predictions. Loss guides training optimization.
OCI 2025 Generative AI documentation likely defines loss under model training and evaluation metrics.

질문 # 38
What do prompt templates use for templating in language model applications?

A. Python's lambda functions
B. Python's str.format syntax
C. Python's list comprehension syntax
D. Python's class and object structures

정답：B

설명：
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Prompt templates in LLM applications (e.g., LangChain) typically use Python's str.format() syntax to insert variables into predefined string patterns (e.g., "Hello, {name}!"). This makes Option B correct. Option A (list comprehension) is for list operations, not templating. Option C (lambda functions) defines functions, not templates. Option D (classes/objects) is overkill-templates are simpler constructs. str.format() ensures flexibility and readability.
OCI 2025 Generative AI documentation likely mentions str.format() under prompt template design.

질문 # 39
Given the following code:
chain = prompt | llm
Which statement is true about LangChain Expression Language (LCEL)?

A. LCEL is an older Python library for building Large Language Models.
B. LCEL is a legacy method for creating chains in LangChain.
C. LCEL is a programming language used to write documentation for LangChain.
D. LCEL is a declarative and preferred way to compose chains together.

정답：D

설명：
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LangChain Expression Language (LCEL) is a declarative syntax (e.g., using | to pipe components) for composing chains in LangChain, combining prompts, LLMs, and other elements efficiently-Option C is correct. Option A is false-LCEL isn't for documentation. Option B is incorrect-it's current, not legacy; traditional Python classes are older. Option D is wrong-LCEL is part of LangChain, not a standalone LLM library. LCEL simplifies chain design.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights LCEL under LangChain chaincomposition.

질문 # 40
When is fine-tuning an appropriate method for customizing a Large Language Model (LLM)?

A. When the LLM already understands the topics necessary for text generation
B. When the LLM does not perform well on a task and the data for prompt engineering is too large
C. When you want to optimize the model without any instructions
D. When the LLM requires access to the latest data for generating outputs

정답：B

설명：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Fine-tuning is suitable when an LLM underperforms on a specific task and prompt engineering alone isn't feasible due to large, task-specific data that can't be efficiently included in prompts. This adjusts the model's weights, making Option B correct. Option A suggests no customization is needed. Option C favors RAG for latest data, not fine-tuning. Option D is vague-fine-tuning requires data and goals, not just optimization without direction. Fine-tuning excels with substantial task-specific data.
OCI 2025 Generative AI documentation likely outlines fine-tuning use cases under customization strategies.

질문 # 41
......

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