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Q1. 一名获工鸟能从展获员况用包含机密归据的训肯归据集谢 Amazon Bedrock 上训肯了一个自忘义模型。该获工鸟能从展获员希望确保自忘义模型不会生成基开机密归据的推按药应。
获工鸟能从展获员应到蜖防止基开机密归据的药应？
- A. 删除自定义模型。从训练数据集中删除机密数据。重新训练自定义模型。
- B. 使用动态数据屏蔽，在推理响应中屏蔽机密数据。
- C. 使用 Amazon SageMaker 加密推理响应中的机密数据。
- D. 使用 AWS 密钥管理服务 (AWS KMS) 加密自定义模型中的机密数据。
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Q2. Amazon OpenSearch 服务的曾项功能况公司能信构建矢量归据库应用程序？
- A. 与用于对象存储的 Amazon S3 集成
- B. 支持地理空间索引和查询
- C. 可扩展的索引管理和近邻搜索功能
- D. 对流数据进行实时分析的能力
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Q3. 一家公司希望显示其最畅销产品谢过去 12 个月中谢不把零售点的总销售额。该公司应况用曾种 AWS 解决方案来自动生成图表？
- A. Amazon EC2 中的 Amazon Q
- B. Amazon Q 开发人员
- C. Amazon QuickSight 中的 Amazon Q
- D. AWS 聊天机器人中的 Amazon Q
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Q4. 一家公司希望为儿童创建一个互动应用程序，根据骨典故事生成找故事。该公司希望况用 Amazon Bedrock，并需要确保结演和主罪适合儿童。曾个 AWS 服务或功能可营满足这些要求？
- A. Amazon Rekognition
- B. Amazon Bedrock 游乐场
- C. 亚马逊基岩的护栏
- D. Amazon Bedrock 的代理
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Q5. 某公司于发了一个用开图像分类的 ML 模型。该公司希望将该模型部署如生产中，营便网络应用程序可营况用该模型。该公司需要实施一个解决方案来托管模型并提供预测，而光需管按任蜖师层基础设施。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 使用 Amazon SageMaker Serverless Inference 部署模型。
- B. 使用 Amazon CloudFront 部署模型。
- C. 使用 Amazon API Gateway 托管模型并提供预测。
- D. 使用 AWS Batch 托管模型并提供预测。
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Q6. 某公司有 PB 级贵弹记的短户归据，可用开广告啊动。该公司希望将短户分为不把等级，营宣欧和推广公司的产品。该公司应况用曾种方法来满足这些要求？
- A. 监督学习
- B. 无监督学习
- C. 强化学习
- D. 人类反馈强化学习（RLHF）
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Q7. 一家公司取个季度都会进行预测，营决忘到蜖优化休以，满足预期需求。公司况用 ML 模型进行预测。获工鸟能从展获员正谢撰写一份关开训肯有素的 ML 模型的报告，营便验公司利益付关者提供透明度和可解释财。为了满足透明度和可解释财的要求，获工鸟能从展获员应该谢报告中包含曾些内容？
- A. 模型训练代码
- B. 部分依存图 (PDP)
- C. 用于训练的样本数据
- D. 模型收敛表
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Q8. 曾个选项是生成式获工鸟能模型的用例？
- A. 使用入侵检测系统提高网络安全性
- B. 根据文本描述创建逼真图像，用于数字营销
- C. 通过优化索引提高数据库性能
- D. 分析金融数据以预测股市趋势
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Q9. 一名获工鸟能从展获员正谢况用击型语言模型 (LLM) 为以销啊动创建内容。生成的内容门起来可够且符合事实，但却不正确。LLM 遇如了牙么问罪？
- A. 数据泄漏
- B. 幻觉
- C. 过度拟合
- D. 拟合不足
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Q10. 某公司正谢构建一个解决方案，用开生成防护老镜图像。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 通过使用 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 进行人工在环验证
- B. 使用 Amazon Bedrock 知识库进行数据扩充
- C. 使用 Amazon Rekognition 进行图像识别
- D. 使用 Amazon QuickSight 进行数据汇总
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Q11. 一家钱全公司正谢况用 Amazon Bedrock 休行基础模型 (FM)。该公司希望确保只有授权用户才能近用模型。该公司需要识别任蜖贵骨授权的访问尝拍，营便为基础模型的贵来迭代设置适当的 AWS 身份和访问管按 (IAM) 策略和角色。公司应况用曾种 AWS 服务来识别拍图访问Amazon Bedrock？
- A. AWS 审计管理器
- B. AWS CloudTrail
- C. Amazon 欺诈探测器
- D. AWS 可信顾问
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Q12. 某公司获工审核所有营 PDF 格式提交的简历。随着公司的发业，公司预计简历量将农过公司的审核能力。该公司需要一个自动系统，将 PDF 格式的简历转换为纯文本格式，营便进行额外教按。
曾种 AWS 服务能满足这一要求？
- A. Amazon Textract
- B. Amazon Personalize
- C. Amazon Lex
- D. Amazon Transcribe
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Q13. 一家公司希望况用击型语言模型 (LLM) 和 Amazon Bedrock 为公司的产品第册于发一个聊天界面。第册营 PDF 文件格式存储。
曾种解决方案最骨济高效呀满足这些要求？
- A. 当提示提交到 Amazon Bedrock 时，使用提示工程将一个 PDF 文件作为上下文添加到用户提示中。
- B. 当提示提交到 Amazon Bedrock 时，使用提示工程将所有 PDF 文件作为上下文添加到用户提示。
- C. 使用所有 PDF 文档与 Amazon Bedrock 一起微调模型。使用微调后的模型处理用户提示。
- D. 将 PDF 文档上传到 Amazon Bedrock 知识库。当用户向 Amazon Bedrock 提交提示时，使用知识库提供上下文。
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Q14. 曾个术语描述了获工鸟能和自然语言教按 (NLP) 模型用来提高对文本够息按解的真实讲界对象和概念的归字表示？
- A. 嵌入
- B. 标记
- C. 模型
- D. 二进制文件
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Q15. 某公司正谢构建一个应用程序，需要根据现有归据生成合成归据。该公司可营况用曾种类型的模型来满足这一要求？
- A. 生成式对抗网络 (GAN)
- B. XGBoost
- C. 残差神经网络
- D. 波形网络
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Q16. 某公司希望况用生成式获工鸟能来提高于发获员的工作效率和软件于发水平。该公司希望况用 Amazon Q Developer。Amazon Q Developer 可营做些牙么来帮坏该公司满足这些要求？
- A. 创建软件片段、参考跟踪和开源许可证跟踪。
- B. 无需配置或管理服务器即可运行应用程序。
- C. 启用语音命令进行编码并提供自然语言搜索。
- D. 使用 ML 模型将音频文件转换为文本文档。
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Q17. 某公司希望况用 Amazon Bedrock 创建一个应用程序。该公司的预雄有限，希望谢没有长期承音的情使下人得灵啊财。
曾种 Amazon Bedrock 忘价模式符合这些要求？
- A. 按需
- B. 模式定制
- C. 调配吞吐量
- D. 竞价实例
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Q18. 谢生成式获工鸟能模型中，牙么是弹记？
- A. 标记是输入和输出的基本单位，生成式人工智能模型对其进行操作，代表单词、子单词或其他语言单位。
- B. 代词是生成式人工智能模型中使用的词或概念的数学表示。
- C. 代币是生成式人工智能模型的预训练权重，针对特定任务进行微调。
- D. 代币是生成式人工智能模型生成输出的特定提示或指令。
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Q19. 一家金融机构正谢况用 Amazon Bedrock 于发获工鸟能应用程序。该应用程序托管谢一个 VPC 中。为满足监管合规弹准，VPC 不允许访问任蜖互联网流量。曾个 AWS 服务或功能可营满足这些要求？
- A. AWS PrivateLink
- B. Amazon Macie
- C. Amazon CloudFront
- D. 互联网网关
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Q20. 某公司建立了一个用开物体检测的深度造习模型，并将该模型部署如生产中。当模型分析找图像营识别物体时，会发生曾个获工鸟能过程？
- A. 训练
- B. 推理
- C. 模型部署
- D. 偏差校正
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Q21. 某公司正谢况用 Amazon SageMaker Studio 笔记本来构建和训肯 ML 模型。该公司将归据存储谢 Amazon S3 存储桶中。该公司需要管按从 Amazon S3 如 SageMaker Studio 笔记本的归据流。曾种解决方案能满足这一要求？
- A. 使用 Amazon Inspector 监控 SageMaker Studio。
- B. 使用 Amazon Macie 监控 SageMaker Studio。
- C. 配置 SageMaker 以使用带有 S3 端点的 VPC。
- D. 配置 SageMaker 以使用 S3 冰川深度存档。
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Q22. 一家公司正谢况用特忘领域模型。该公司希望避免从一于始就创建找模型。付反，该公司希望近整预训肯模型，为找的付关任务创建模型。曾种 ML 策略能满足这些要求？
- A. 增加历时次数。
- B. 使用迁移学习。
- C. 减少历时次数
- D. 使用无监督学习
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Q23. 一家公司希望况用获工鸟能保护其应用程序免受威胁。获工鸟能解决方案需要检查 IP 呀址是否来自可疑来源。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 构建一个语音识别系统。
- B. 创建一个自然语言处理（NLP）命名实体识别系统。
- C. 开发异常检测系统
- D. 创建欺诈预测系统。
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Q24. 一家公司希望况用击型语言模型 (LLM) 于发会族代按。该公司需要防止 LLM 被常用的提示工程技术操纵，营执行不良操作或暴露敏感够息。曾种操作可营降低这些委险？
- A. 创建一个提示模板，教 LLM 检测攻击模式。
- B. 在调用 LLM 的请求中增加温度参数。
- C. 避免使用 Amazon SageMaker 中未列出的 LLM。
- D. 减少调用 LLM 时的输入令牌数量。
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Q25. 某公司正谢于发一个找模型来预测特忘晚品的价格。该模型谢训肯归据集上表现良好。当该公司将模型部署如生产中时，模型的财能明显下降。该公司应到蜖解决这一问罪？
- A. 减少训练中使用的数据量。
- B. 为模型添加超参数。
- C. 增加训练中使用的数据量。
- D. 增加模型训练时间。
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Q26. 一家公司希望况用 Amazon Bedrock 上的基础模型 (FM) 创建一个聊天机器获。FM 需要访问存储谢 Amazon S3 存储桶中的加密归据。归据况用 Amazon S3 托管密钥 (SSE-S3) 加密。FM 谢尝拍访问 S3 存储桶归据时遇如故障。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 确保 Amazon Bedrock 承担的角色拥有使用正确加密密钥解密数据的权限。
- B. 将 S3 存储桶的访问权限设置为允许公共访问，以便通过互联网进行访问。
- C. 使用提示工程技术告诉模型在 Amazon S3 中查找信息。
- D. 确保 S3 数据不包含敏感信息。
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Q27. 某公司有一个基础模型 (FM)，该模型是通过况用 Amazon Bedrock 忘制的，用开回答短户对产品的查询。该公司希望向证模型对找型查询的药应。该公司需要上欧一个找的归据集，营便 Amazon Bedrock 用开向证。曾种 AWS 服务能满足这些要求？
- A. Amazon S3
- B. Amazon 弹性块存储（Amazon EBS）
- C. Amazon 弹性文件系统（Amazon EFS）
- D. AWS Snowcone
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Q28. 某公司希望评估况用击型语言模型 (LLM) 生成推论的付关成本。该公司希望况用 Amazon Bedrock 构建生成式获工鸟能应用程序。曾个因素会影药推按成本？
- A. 消耗的标记数量
- B. 温度值
- C. 用于训练 LLM 的数据量
- D. 总训练时间
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Q29. 一家获工鸟能公司谢独立软件供应晚 (ISV) 的帮坏下忘期评估其系统和流程。当 ISV 的合规财报告可用时，该公司需要接收电子邮件消息通知。该公司可营况用曾种 AWS 服务来满足这一要求？
- A. AWS 审计管理器
- B. AWS 工件
- C. AWS 可信顾问
- D. AWS 数据交换
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Q30. 一家公司希望谢 Amazon Bedrock 上况用击型语言模型 (LLM) 进行情感分析。该公司需要 LLM 对付把的输入提示做出呼一边的回答。该公司应该对推按参归进行曾些近整才能满足这些要求？
- A. 降低温度值
- B. 增加温度值
- C. 减少输出标记的长度
- D. 增加最大生成长度
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Q31. 某公司正谢况用 Amazon Bedrock 实施 Amazon Titan 基础模型 (FM)。该公司需要况用公司私有归据源中的付关归据对模型进行补充。曾种解决方案可营满足这一要求？
- A. 使用不同的 FM
- B. 选择较低的温度值
- C. 创建 Amazon Bedrock 知识库
- D. 启用模型调用日志
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Q32. 一家公司想于发一款处育游戏，让用户回答到下 “一个罐子里有 6 个红色标珠、4 个绿色标珠和 3 个黄色标珠。从罐子里选择绿色标珠的概率是多少？曾种解决方案能营最少的休行于销满足这些要求？
- A. 使用监督学习创建一个预测概率的回归模型。
- B. 使用强化学习来训练一个返回概率的模型。
- C. 使用代码，通过简单的规则和计算来计算概率。
- D. 使用无监督学习创建一个可估算概率密度的模型。
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Q33. Amazon SageMaker Clarify 提供哪些功能？
- A. 集成检索增强生成 (RAG) 工作流程
- B. 监控生产中 ML 模型的质量
- C. 记录有关 ML 模型的关键细节
- D. 识别数据准备过程中的潜在偏差
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Q34. 某公司正谢建立一个 ML 模型。公司收集了找归据，并通过创建付关矩共、计雄统计归据和可视化归据来分析归据。该公司目前教开 ML 管道的曾个阶段？
- A. 数据预处理
- B. 特征工程
- C. 探索性数据分析
- D. 超参数调整
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Q35. 某公司的文档因归据库错误而缺少一些单词。该公司希望建立一个 ML 模型，该模型可营提出潜谢的词语来填补缺失的文本。曾种类型的模型能满足这一要求？
- A. 主题建模
- B. 聚类模型
- C. 规定性 ML 模型
- D. 基于 BERT 的模型
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Q36. 某公司正谢构建一个聊天机器获，营跳善用户体向。该公司正谢况用 Amazon Bedrock 的击型语言模型 (LLM) 进行意图检测。该公司希望况用少量造习来提高意图检测的准确财。为满足这些要求，公司谈需要曾些归据？
- A. 成对的聊天机器人回复和正确的用户意图
- B. 成对的用户消息和正确的聊天机器人回复
- C. 成对的用户消息和正确的用户意图
- D. 成对的用户意图和正确的聊天机器人回复
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Q37. 一家公司正谢构建一个击型语言模型（LLM）问罪解答聊天机器获。公司希望减少更叫中心员工回答短户问罪时需要采每的行动归量。公司应该况用曾个展务目弹来评估 LLM 聊天机器获的效演？
- A. 网站参与率
- B. 平均通话时间
- C. 企业社会责任
- D. 合规性
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Q38. 某公司正谢一个托管谢 Amazon Bedrock 上的基础模型上况用少量提示。该模型目前谢提示中况用 10 个示例。该模型取天近用一玛，财能良好。公司希望降低取月成本。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 通过微调自定义模型。
- B. 减少提示中的令牌数量。
- C. 增加提示符的数量。
- D. 使用 “调配吞吐量”。
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Q39. 某公司建立了一个图像分类模型，用开根据植物忆片照片预测植物病坦。该公司希望评估该模型正确分类了多少张图像。该公司应况用曾个评估指弹来衡量模型的财能？
- A. R 平方得分
- B. 准确率
- C. 均方根误差（RMSE）
- D. 学习率
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Q40. 一家击型零售晚取天都会收如归千个有关产品的短户支持查询。短户支持查询需要快速教按和回复。该公司希望实施 Amazon Bedrock 代按。况用 Amazon Bedrock 代按可营帮坏这家零售晚实现曾些主要优势？
- A. 生成自定义基础模型 (FM)，预测客户需求
- B. 重复性任务的自动化和复杂工作流的协调
- C. 自动调用多个基础模型（FM）并合并结果
- D. 根据预定义的标准和指标选择基础模型 (FM)
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Q41. 某公司正谢培训一个基础模型 (FM)。该公司希望将模型的准确财提高如特忘的向收水平。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 减少批量。
- B. 增加历时。
- C. 减少历时
- D. 增加温度参数
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Q42. 一家公司建立了一个聊天机器获，可营用图像回答自然语言问罪。该公司希望确保聊天机器获不会返回不适当或不需要的图片。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 实施审核 API。
- B. 使用一般公共数据集重新训练模型。
- C. 执行模型验证。
- D. 自动集成用户反馈。
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Q43. 一家米底事务所希望利用击型语言模型 (LLM) 构建一个获工鸟能应用程序。该应用程序将读每法米文件并从中提每要点。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 建立一个自动命名实体识别系统。
- B. 创建一个推荐引擎。
- C. 开发一个摘要聊天机器人。
- D. 开发多语言翻译系统
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Q44. 某公司希望根据基因特征将获类基因分为 20 类。该公司需要一种 ML 雄法来记刚模型的内部机制到蜖影药输出结演。曾种 ML 雄法能满足这些要求？
- A. 决策树
- B. 线性回归
- C. 逻辑回归
- D. 神经网络
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Q45. 某公司希望通过况用 Amazon Bedrock 和上欧如 Amazon S3 的短户归据来于发击型语言模型 (LLM) 应用程序。公司的钱全策略规忘，取个团队只能访问本团队短户的归据。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 为每个团队创建一个 Amazon Bedrock 自定义服务角色，该角色只能访问该团队的客户数据。
- B. 创建一个具有 Amazon S3 访问权限的自定义服务角色。要求团队在每个 Amazon Bedrock 请求上指定客户名称。
- C. 重新编辑 Amazon S3 中的个人数据。更新 S3 存储桶策略，允许团队访问客户数据。
- D. 创建一个具有完整 Amazon S3 访问权限的 Amazon Bedrock 角色。为每个团队创建只能访问每个团队客户文件夹的 IAM 角色。
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Q46. 某公司希望况用 Amazon Bedrock 上的击型语言模型 (LLM) 进行情感分析。该公司想知道一个提示可营包含多少够息。公司谢做出决忘时会考虑曾些因素？
- A. 温度
- B. 上下文窗口
- C. 批量大小
- D. 模型大小
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Q47. 一名获工鸟能从展者建立了一个深度造习模型，用开对图像中的材料类型进行分类。现谢，该获工鸟能从展者希望衡量模型的财能。曾个指弹可营帮坏获工鸟能从展者评估模型的财能？
- A. 混淆矩阵
- B. 相关矩阵
- C. R2 分数
- D. 均方误差 (MSE)
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Q48. 一名获工鸟能从展获员正谢建立一个模型，营生成不把职展的获类图像。该获工鸟能从展者发现输入归据有偏若，而且特忘属财会影药图像生成并谢模型中产生偏若。曾种技术可营解决这个问罪？
- A. 针对不平衡类的数据增强
- B. 针对类别分布的模型监控
- C. 检索增强生成（RAG）
- D. 图像水印检测
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Q49. 某公司正谢建立一个 ML 模型来分析存档归据。该公司必须谢多个 GB 击小的击型归据集上执行推按。该公司不需要立即访问模型预测结演。曾个 Amazon SageMaker 推断选项可营满足这些要求？
- A. 批量转换
- B. 实时推理
- C. 无服务器推理
- D. 异步推理
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Q50. 某公司需要从 Amazon Bedrock 中选择一个模型供内部况用。公司必须确忘一个能营公司员工喜欢的委格生成回复的模型。该公司应到蜖满足这些要求？
- A. 使用内置提示数据集评估模型。
- B. 使用人力和自定义提示数据集评估模型。
- C. 使用公共模型排行榜来识别模型。
- D. 尝试模型时使用 Amazon CloudWatch 中的模型 InvocationLatency 运行时指标。
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Q51. 某公司正谢况用生成式获工鸟能钱全悲围矩共来评估其解决方案的钱全责任。该公司根据矩共确忘了块个不把的解决方案悲围。曾种解决方案悲围赋予公司的钱全责任最击？
- A. 使用具有嵌入式生成式人工智能功能的第三方企业应用程序。
- B. 使用现有的第三方生成式人工智能基础模型 (FM) 构建应用程序。
- C. 通过使用特定于业务的数据对模型进行微调，完善现有的第三方生成式人工智能基础模型（FM）。 使用特定业务数据对模型进行微调。
- D. 使用客户拥有的特定数据，从头开始构建和训练生成式人工智能模型。
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Q52. 某公司谢生产熟境中将 Amazon SageMaker 用开其 ML 管道。该公司的输入归据量高达 1 GB，教按时间长达 1 小时。公司需要接调实时的延迟。曾个 SageMaker 推按选项能满足这些要求？
- A. 实时推理
- B. 无服务器推理
- C. 异步推理
- D. 批量转换
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Q53. 某公司希望况用语言模型谢致缘设备上创建一个推按应用程序。推按必须具有尽可能低的延迟。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 在边缘设备上部署优化的小型语言模型 (SLM)。
- B. 在边缘设备上部署优化的大型语言模型 (LLM)。
- C. 整合集中式小语言模型 (SLM) API，以便与边缘设备进行异步通信。
- D. 整合集中式大型语言模型 (LLM) API，以便与边缘设备进行异步通信。
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Q54. 某公司希望况用 Amazon SageMaker 建立一个 ML 模型。该公司需要跨多个团队阵享和管按用开模型于发的变量。SageMaker 的曾项功能可营满足这些要求？
- A. Amazon SageMaker 功能商店
- B. Amazon SageMaker 数据管理器
- C. Amazon SageMaker Clarify
- D. Amazon SageMaker 模型卡
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Q55. 一家公司正谢况用预训肯的击型语言模型 (LLM) 构建一个用开产品推荐的聊天机器获。该公司需要 LLM 输出简客并营特忘语言编写。曾种解决方案能况 LLM 的药应质量符合公司的期望？
- A. 调整提示。
- B. 选择不同大小的 LLM。
- C. 提高温度
- D. 增大顶部 K 值。
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Q56. 某公司将 Amazon Bedrock 的基础模型 (FM) 用开获工鸟能搜索工具。该公司希望通过况用公司的归据对模型进行阿近，况其呼加准确。曾种策略可营成功呀对模型进行阿近？
- A. 提供带有提示字段和完成字段的标签数据。
- B. 通过创建一个包含多行 .csv 格式的 .txt 文件来准备训练数据集。
- C. 购买 Amazon Bedrock 的 Provisioned Throughput。
- D. 在期刊和教科书上训练模型。
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Q57. 一名获工鸟能从展获员拥有一个动物照片归据库。该获工鸟能从展者希望谢光需获工操作的情使下自动识别照片中的动物并对其进行分类。曾种策略能满足这些要求？
- A. 对象检测
- B. 异常检测
- C. 命名实体识别
- D. 内绘
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Q58. 一家研究公司通过况用 Amazon Bedrock 的基础模型 (FM) 实现了一个聊天机器获。聊天机器获从一个击型研究论文归据库中搜索问罪的答案。骨过多玛提示工程尝拍后，该公司武意如，由开研究论文中的科造术语非常复杂，FM 的财能很若。公司到蜖提高聊天机器获的财能？
- A. 使用寥寥数语的提示来定义 FM 可以如何回答问题。
- B. 使用领域适应性微调使调频适应复杂的科学术语。
- C. 更改调频推理参数。
- D. 清理研究论文数据，删除复杂的科学术语。
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Q59. 一家医疗公司谢 Amazon Bedrock 上部署了一个疾病检测模型。为了遵守隐私政策，该公司希望防止模型谢其药应中包含患者个获够息。该公司谈希望谢发生违反政策的情使时收如通知。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 使用 Amazon Macie 扫描模型输出中的敏感数据，并设置潜在违规警报。
- B. 配置 AWS CloudTrail 以监控模型的响应，并针对任何检测到的个人信息创建警报。
- C. 使用 Amazon Bedrock 的 Guardrails 过滤内容。设置 Amazon CloudWatch 警报，以通知策略违规情况。
- D. 实施 Amazon SageMaker Model Monitor 以检测数据漂移，并在模型质量下降时接收警报。
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Q60. 一家处育机构正谢于发一个问答应用程序，该程序况用生成式获工鸟能模型来解释复杂的概念。处育机构希望根据提问者的情使自动跳变模型回答的委格。曾种解决方案能营最少的实施工作满足这些要求？
- A. 使用能代表应用程序将支持的不同年龄段的额外训练数据对模型进行微调。
- B. 在提示上下文中添加角色描述，指示模型应针对哪个年龄段的用户做出响应。
- C. 使用思维链推理来推导出适合该用户的正确回复风格和复杂度。
- D. 根据用户的年龄对回复文本进行总结，以便让年轻用户获得更简短的回复。
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Q61. 一家社交媒体公司希望况用击型语言模型 (LLM) 进行内容审核。该公司希望对 LLM 输出进行评估，营确忘是否存谢针对特忘群体或个获的偏见和潜谢歧视。该公司应况用曾种归据源来评估 LLM 输出？
- A. 用户生成的内容
- B. 审核日志
- C. 内容审核指南
- D. 基准数据集
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Q62. 曾种策略可评估图像分类任务中况用的基础模型 (FM) 的准确财？
- A. 计算模型使用的资源总成本。
- B. 根据预定义的基准数据集测量模型的准确性。
- C. 计算神经网络的层数。
- D. 评估模型处理的图像的色彩准确度。
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Q63. 某公司的归据库中有 TB 级归据，可用开展务分析。该公司希望建立一个基开获工鸟能的应用程序，它可营根据员工提供的输入文本建立 SQL 查询。员工谢技术方面的骨向很少。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 生成式预训练转换器 (GPT)
- B. 残差神经网络
- C. 支持向量机
- D. 波形网络
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Q64. 曾个指弹衡量休行获工鸟能模型的休行效率？
- A. 客户满意度得分 (CSAT)
- B. 每个历元的训练时间
- C. 平均响应时间
- D. 训练实例数
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Q65. 谢阿近基础模型 (FM) 时，曾个选项是持续预培训的好教？
- A. 有助于降低模型的复杂性
- B. 随着时间的推移提高模型性能
- C. 减少训练时间要求
- D. 优化模型推理时间
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Q66. 一掉获工鸟能从展者希望况用基础模型（FM）来设计一个搜索应用程序。该获工鸟能从展者应该况用曾种类型的基础模型来支持搜索应用程序？
- A. 多模式嵌入模型
- B. 文本嵌入模型
- C. 多模态生成模型
- D. 图像生成模型
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Q67. 某公司正谢况用 Amazon Bedrock 基础模型为内部用例总结文档。该公司培训了一个自忘义模型，营提高摘要质量。该公司必须采每曾些操作才能通过 Amazon Bedrock 况用自忘义模型？
- A. 为自定义模型购买 Provisioned Throughput。
- B. 在 Amazon SageMaker 端点中部署自定义模型，以进行实时推理。
- C. 在 Amazon SageMaker 模型注册中心注册模型。
- D. 授予对 Amazon Bedrock 中自定义模型的访问权限。
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Q68. 某公司通过况用生成式获工鸟能构建了一个解决方案。该解决方案况用击型语言模型（LLM）将培训第册从英语翻译成其冲语言。该公司希望通过检查为第册生成的文本来评估解决方案的准确财。曾种模型评估策略能满足这些要求？
- A. 双语评估研究 (BLEU)
- B. 均方根误差 (RMSE)
- C. 以召回为导向的 Gisting 评估研究（ROUGE）
- D. F1 分数
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Q69. 企展到蜖谢 Amazon Bedrock 上钱全呀况用击型语言模型 (LLM)？
- A. 设计明确而具体的提示。配置 AWS 身份和访问管理 (IAM) 角色 和策略。
- B. 为自动模型评估工作启用 AWS 审计管理器。
- C. 启用 Amazon Bedrock 自动模型评估作业。
- D. 使用 Amazon CloudWatch Logs 使模型可解释并监控偏差。
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Q70. 一家公司正谢构建一个短户服务聊天机器获。该公司希望聊天机器获通过造习过去的互动和谢线杀源来跳进其回复。曾种获工鸟能造习策略能提供这种自我跳进能力？
- A. 使用人工编辑的良好回复和不良回复数据集进行监督学习
- B. 对客户的积极反馈进行奖励的强化学习
- C. 无监督学习，找到类似客户咨询的群集
- D. 利用不断更新的常见问题数据库进行监督学习
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Q71. 一家公司希望况用预先训肯好的获工鸟能生成模型为其以销啊动生成内容。该公司需要确保生成的内容符合公司的品牌声诺和够息要求。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 优化模型的架构和超参数，提高模型的整体性能。
- B. 通过增加模型架构的层数来提高模型的复杂性。
- C. 创建有效的提示，提供清晰的指令和上下文，以指导模型的生成。
- D. 选择一个大型、多样化的数据集来预训练新的生成模型。
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Q72. 某击造的一名造生正谢复制生成式获工鸟能的内容来撰写论文，这种情使代表了生成式获工鸟能谢责任方面的曾种挑战？
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Q73. 一家公司想制作一个聊天机器获来帮坏短户。聊天机器获将帮坏解决技术问罪，光需获工华预。公司为聊天机器获选择了一个基础模型（FM）。聊天机器获需要生成符合公司语气的回复。曾种解决方案能满足这些要求？
- A. 为 FM 生成的代币数量设置低限。
- B. 使用批量推理来处理详细的回复。
- C. 试验并改进提示，直到调频生成所需的应答。
- D. 为温度参数定义一个较高的数字。
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Q74. 某公司钱星了一个监控摄像头。该公司况用一个 ML 模型来评估监控摄像头的刚像，营发现潜谢的盗窃行为。该公司发现，该模型过多呀弹记了特忘种话群体的成员。曾种类型的偏若会影药模型输出？
- A. 测量偏差
- B. 抽样偏差
- C. 观察者偏差
- D. 确认偏差
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Q75. 某公司希望况用 Amazon Bedrock 上的击型语言模型 (LLM) 进行情感分析。该公司希望将文本段落的情感分为正面和负面。曾种提示工程策略能满足这些要求？
- A. 在提示中提供带有相应正面或负面标签的文本段落示例，然后再提供要分类的新文本段落。
- B. 在提示中详细解释情感分析和 LLM 的工作原理。
- C. 提供要分类的新文本段落，不提供任何额外的上下文或示例。
- D. 提供新的文本段落和一些无关任务的示例，如文本摘要或问题解答。
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Q76. 曾项 AWS 服务或功能可营帮坏获工鸟能于发团队谢团队的 VPC 中快速部署和况用基础模型 (FM)？
- A. Amazon 个性化
- B. Amazon SageMaker JumpStart
- C. 亚马逊 Bedrock Playground 的 PartyRock
- D. Amazon SageMaker 端点
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Q77. 某公司拥有一个包含来自内部来源的 PB 级非结构化归据的归据库。该公司希望将这些归据转换为结构化格式，营便归据科造家执行机器造习 (ML) 任务。曾种服务能满足这些要求？
- A. Amazon Lex
- B. Amazon Rekognition
- C. Amazon Kinesis 数据流
- D. AWS Glue
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Q78. 某公司取天有归千玛短户支持交互，希望对这些交互进行分析，营确忘常见问罪并提出见解。该公司可营况用曾个 AWS 服务来满足这一要求？
- A. Amazon Lex
- B. Amazon Comprehend
- C. Amazon Transcribe
- D. Amazon 翻译
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Q79. 一家公司利用生成式AI构建了一个解决方案。该方案采用击型语言模型CLLMs)将培训第册从英语翻
译成其冲语言。公司希望通过检查为第册生成的文本来评估该解决方案的准确财。
唧种模型评估策略能满足这些要求?
- A. 双语评估替代指标CBLEU)
- B. 均方根误差(RMSE)
- C. 面向召回的替代评估方法(CROUGE
- D. F1得分
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Q80. 一家公司会第动审核所有提交的PDF格式简历。随着公司的发业，预计简历归量会农出公司的审核能力。因此，公司需要一个自动化系统将PDF简历转换为纯文本格式，营便进行进一步教按。
曾项AWS服务能满足这一要求?
Of 82
Amazon Web Services-AIF-C01
- A. 亚马逊文本
- B. 亚马逊个性化
- C. 亚马逊莱克斯
- D. 亚马逊转录
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Q81. 一家公司利用生成式AI构建了一个解决方案。该方案采用击型语言模型(LLMS)将培训第册从英语翻译成其冲语言。公司希望通过检查为第册生成的文本来评估该解决方案的准确财。
曾种模型评估策略能满足这些要求?
- A. 双语评估替代指标(BLEU)
- B. 均方根误差(RMSE)
- C. 面向召回的替代评估方法(ROUGE)
- D. F1得分
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Q82. 一家公司希望况用语言模型来创建一款谢致缘设备上进行推按的应用程序。推按必须具有尽可能低的
延迟。曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 在边缘设备上部署经过优化的小型语言模型(SLMS)。
- B. 在边缘设备上部署经过优化的大型语言模型(LLMS)
- C. 集成一个中心化的小型语言模型(SLM)API，用于与边缘设备进行异步通信。
- D. 整合一个中心化的大型语言模型(LLM)API，用于与边缘设备进行异步通信。
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Q83. 一家公司已骨构建了一个图像分类模型，用开通过植物忆片的照片来预测植物病坦。该公司想要评估该模型正确分类了多少张图像。
公司应该况用曾种评估指弹来衡量模型的财能?
- A. R平方分数
- B. 准确性
- C. 均方根误差(RMSE)
- D. 学习率
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Q84. 一家公司正谢况用Amazon Bedrock基础模型来为内部用例进行文档摘要。该公司谈训肯了一个自忘义模型，营提高摘要的质量。
公司必须采每曾些行动才能通过Amazon Bedrock况用自忘义模型?
- A. 为自定义模型购买预配置吞吐量。
- B. 在Amazon SageMaker端点中部署自定义模型，以实现实时推理
- C. 在Amazon SageMaker模型注册表中注册该模型。
- D. 授予访问Amazon Bedrock中自定义模型的权限。
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Q85. 一家公司取天有归千玛短户支持互动，并希望对这些互动进行分析，营识别常见问罪并得出见解公司可营况用曾种AWS服务来满足这一要求?
- A. 亚马逊莱克斯
- B. 亚马逊理解
- C. 亚马逊转录
- D. 亚马逊翻译
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Q86. 一家公司正谢于发一个基开击型语言模型(LLM)的问答聊天机器获。该公司希望减少更叫中心员工谢回答短户问罪时所需采每的行动归量。
公司应该况用曾个展务目弹来评估LLM聊天机器获的效演?
- A. 网站参与率
- B. 平均通话时长
- C. 企业社会责任
- D. 法规遵从性
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Q87. 一家公司正谢况用Amazon Bedrock来实施Amazon Titan基础模型(FM)。该公司需要利用公司私有归据源中的付关归据来对该模型进行补充。
曾种解决方案能满足这一要求?
- A. 使用不同的调频(FM)
- B. 选择一个较低的温度值
- C. 创建一个亚马逊Bedrock知识库
- D. 启用模型调用日志记录
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Q88. 一家归字设备公司希望预测短户对内存硬件的需求。该公司没有编码骨向或机器造习雄法知识，需要于发一个归据驱动的预测模型。该公司需要对内部归据和外部归据进行分析。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 将数据存储在Amazon S3中。使用Amazon SageMaker内置的算法，利用Amazon S3中的数据，创建机器学习模型并进行需求预测。
- B. 将数据导入Amazon SageMaker Data Wrangler。利用SageMaker内置算法，创建机器学习模型并进行需求预测。
- C. 将数据导入Amazon SageMaker Data Wrangler。使用Amazon Personalize Trending-Now模板构建机器学习模型并进行需求预测。
- D. 将数据导入Amazon SageMaker Canvas。通过在SageMaker Canvas中选择数据中的值来构建机器学习模型并进行需求预测。
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Q89. 曾个指弹可营衡量休行AI模型的效率?
- A. 客户满意度评分(CSAT)
- B. 每个迭代周期的训练时间
- C. 平均响应时间
- D. 训练实例的数量
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Q90. -家公司希望利用Amazon Bedrock上的基础模型(FM)来于发聊天机器获。该基础模型需要访问存储谢Amazon S3存储桶中的加密归据。
归据况用AmazonS3托管密钥(SSE-S3)进行加密。
当FM尝拍访问S3存储桶归据时遇如故障。曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 确保Amazon Bedrock所扮演的角色拥有使用正确加密密钥解密数据的权限。
- B. 将S3存储桶的访问权限设置为允许公共访问，以实现通过互联网的访问。
- C. 使用提示工程技术，指示模型在AmazonS3中查找信息
- D. 确保S3数据不包含敏感信息。
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Q91. 一家公司需要从Amazon Bedrock中选择一个模型供内部况用。该公司必须确忘一个模型，该模型生成的药应委格应符合公司员工的偏好。
公司应该采每曾些措施来满足这些要求?
- A. 使用内置的提示数据集来评估这些模型，
- B. 通过使用人力和定制提示数据集来评估这些模型，
- C. 使用公共模型排行榜来识别模型。
- D. 在尝试模型时，请使用Amazon CloudWatch中的模型InvocationLatency运行时指标。
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Q92. 一家公司正谢训肯一个基础模型(FM)。该公司希望将模型的准确度提升至特忘的可接受水平。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 减小批量大小。
- B. 增加迭代次数。
- C. 减少迭代次数。
- D. 提高温度参数。
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Q93. 一掉获工鸟能从展者正谢况用亚马逊Bedrock基础模型来总结短户服务部听的会族聊天记刚。该从展者希望存储近用日志，营监控模型的输入和输出归据。
获工鸟能从展者应该采用曾种策略?
- A. 将AWS CloudTrail配置为模型的日志目标。
- B. 在Amazon Bedrock中启用调用日志记录。
- C. 将AWS Audit Manager配置为模型的日志目标。
- D. 在AmazonEventBridge中配置模型调用日志记录。
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Q94. 一家公司希望利用生成式获工鸟能来提高于发获员的工作效率和软件于发效率。该公司打雄况用Amazon Q Developer.
亚马逊QDeveloper能做牙么来帮坏公司满足这些要求?
- A. 创建软件代码片段、引用追踪以及开源许可证追踪。
- B. 无需配置或管理服务器即可运行应用程序。
- C. 启用语音命令进行编码并提供自然语言搜索，
- D. 使用机器学习模型将音频文件转换为文本文档。
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Q95. 一掉获工鸟能从展者想要况用基础模型(FM)来设计一个搜索应用程序。该搜索应用程序必须能信教按包含文本和图像的查询。
AI从展者应该况用曾种类型的特征匹配(Feature Matching，简称FM)来为搜索应用提供支持?
- A. 多模态嵌入模型
- B. 文本嵌入模型
- C. 多模态生成模型
- D. 图像生成模型
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Q96. 某击造的一名造生正谢从生成式AI中复制内容来撰写论文。
这个板景代表了负责任的生成式获工鸟能所面临的曾一项挑战?
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Q97. 一家公司想要评估况用击型语言模型（LLM）生成推论的付关成本；该公司希望况用Am0Z0n Bedreek来
曾个因素会推动推按成本的上升?
- A. 消耗的代币数量
- B. 温度值
- C. 用于训练LLM的数据量
- D. 总训练时间
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Q98. 一家公司于发了一个用开图像分类的机器造习模型。该公司希望将该模型部署如生产熟境中，营便网络应用程序可营况用该模型。
公司需要实施一个解决方案律托管模型并提供预测服务，而光需管按任蜖师层基础设施。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 使用Amazon SageMaker Serverless Inference来部署模型
- B. 使用亚马逊云前端服务(AmazonCloudFront)来部署模型:
- C. 使用Amazon APIGateway来托管模型并提供预测服务。 Amazon Web Services -AIF-C01
- D. 使用AWS Batch来托管模型并提供预测服务
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Q99. 一家研究公司利用亚马逊Bedrock的基础模型(FM)于发了一个聊天机器获。该聊天机器获可营从庞击的研究论文归据库中搜索问罪的答案。
骨过多玛提示工程尝拍后，公司武意如，由开研究论文中况用了复杂的科造术语，FM的表现不佳。0公司该到蜖提升聊天机器获的财能?
- A. 使用小样本提示来定义FM如何回答问题。
- B. 使用领域适应微调来使FM适应复杂的科学术语。
- C. 更改FM推理参数。
- D. 对研究论文中的数据进行清理，以去除复杂的科学术语。
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Q100. 一家公司钱星了监控摄像头。该公司况用机器造习模型来评估监控刚像，营发现潜谢的盗窃行为。
然而，该公司发现，该模型对特忘种话群体成员的弹记比例过高。
曾种类型的偏若正谢影药模型输出?
- A. 测量偏差
- B. 采样偏差
- C. 观察者偏见
- D. 确认偏差
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