Q56 — AWS AIF-C01 第1章

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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。

正确答案: A. 提供带有提示字段和完成字段的标签数据。

解析

这道题考查对模型微调策略的理解。在人工智能领域，为使模型更准确，提供带有提示字段和完成字段的标签数据是有效的微调策略。B选项的.csv格式文件准备方式并非关键。C选项购买ProvisionedThroughput与模型微调关系不大。D选项在期刊和教科书上训练通常不是针对特定公司数据的有效微调方式。所以答案选A。 查看全部