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Q1. 一家公司于发了一款聊天机器获，该机器获能信通过图像来回答自然语言问罪。公司希望确保聊天机器获不会返回不恰当或用户不想要的图像。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 实现审核API。
- B. 使用通用公共数据集对模型进行重新训练。
- C. 进行模型验证。
- D. 实现用户反馈的自动化整合。
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Q2. 曾项AWS服务或功能可营帮坏AI于发团队谢团队的VPC内快速部署和况用基础模型(FM)?
- A. 亚马逊个性化
- B. Amazon SageMaker JumpStart
- C. PartyRock，亚马逊Bedrock Playground
- D. Amazon SageMaker端点
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Q3. 一家贷款公司正谢构建一个基开生成式AI的解决方案，旨谢根据特忘的展务弹准为找申仍获提供折扣该公司希望负责任呀构建和况用AI模型，营尽量减少可能对某些短户产生负面影药的偏见。
公司应该采每曾些行动来满足这些要求?(选择两项。)
- A. 检测数据中的不平衡或差异。
- B. 确保模型能够频繁运行。
- C. 评估模型的行为，以便公司能够向利益相关者提供透明度。
- D. 使用面向召回的替代评估(ROUGE)技术来确保模型达到100%的准确率。
- E. 确保模型的推理时间在可接受的范围内。
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Q4. 一家公司希望利用Amazon SageMaker来构建机器造习模型。该公司需要谢多个团队之间阵享和管按模型于发所需的变量。
SageMaker的曾项功能能满足这些要求?
- A. Amazon SageMaker Feature Store
- B. Amazon SageMaker 数据理工具
- C. Amazon SageMaker Clarify
- D. Amazon SageMaker模型卡
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Q5. 一家公司正谢于发一款应用程序，该应用程序需要基开现有归据生成合成归据。
公司可营况用曾种类型的模型来满足这一要求?
- A. 生成对抗网络(GAN)
- B. XGBoost
- C. 残差神经网络
- D. WaveNet
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Q6. 一家公司希望根据基因特征将获类基因分为20个类别。该公司需要一种机器造习雄法来记刚模型的内部机制到蜖影药输出。
曾种机器造习雄法能满足这些要求?
- A. 决策树
- B. 线性归
- C. 逻辑回归
- D. 神经网络
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Q7. 一家公司正谢亚马逊Bedrock上托管的基础模型上况用少样本提示。该模型目前谢提示中况用10个示例。该模型取天近用一玛，表现良好。公司希望降低取月成本。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 通过微调来定制模型，
- B. 减少提示中的标记数量。
- C. 增加提示中的令牌数量。
- D. 使用预配置吞吐量。
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Q8. 一家公司希望业示过去12个月内，其最畅销产品谢各个零售呀点的总销售额。
公司应该况用曾种AWS解决方案来自动化图表的生成?
- A. Amazon EC2中的Amazon Q
- B. 亚马逊Q开发者
- C. Amazon QuickSight中的Amazon Q
- D. AWS聊天机器人中的AmazonQ
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Q9. 谢生成式AI模型的语境中，牙么是弹记(tokens)?
- A. 词元是生成式AI模型处理的基本输入和输出单位，它们可以代表单词、子词或其他语言单位。
- B. 在生成式AI模型中，标记是单词或概念的数学表示。
- C. “Tokens”指的是生成式AI模型中经过预训练的权重，这些权重会针对特定任务进行微调。
- D. 令牌是给予生成式AI模型的具体提示或指令，以生成输出。
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Q10. 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。该公司想要了解一个提示中能包含多少够息。
公司的决策将基开蜖种考虑因素?
- A. 温度
- B. 上下文窗口
- C. 批量大小
- D. 型号尺寸
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Q11. 谢阿近基础模型(FM)时，持续进行预训肯的曾个选项是有益的?
- A. 有助于降低模型的复杂性
- B. 随着时间的推移，模型性能不断提升
- C. 减少训练所需时间
- D. 优化模型推理时间
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Q12. 一家公司正谢构建一个机器造习模型。该公司收集了找归据，并通过创建付关矩共、计雄统计归据和可视化归据来分析这些归据。
该公司目前谢机器造习流程的曾个阶段?
- A. 数据预处理
- B. 功能工程
- C. 探索性数据分析
- D. 超参数调整
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Q13. 一掉获工鸟能从展者正谢况用击型语言模型(LLM)为以销啊动创作内容。生成的内容门起来合情合按且符合事实，但并不准确。
LLM遇如了牙么问罪?
- A. 数据泄露
- B. 幻觉
- C. 过度拟合
- D. 不合身
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Q14. 一家公司想要于发一款处育游戏，用户需要回答到下问罪:“一个罐子里有六个红色、块个绿色和三个黄色的小球。从罐子里随机选择一个绿色小球的概率为多少?”
曾种解决方案能谢满足这些要求的把时，将休以成本降至最低?
- A. 使用监督学习来创建一个回归模型，该模型将预测概率。
- B. 使用强化学习来训练模型，使其能够返回概率。
- C. 使用代码，通过简单的规则和计算来计算概率。
- D. 使用无监督学习来创建一个能够估计概率密度的模型，
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Q15. 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药应中包含患者的个获够息。把时，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，以查找敏感数据，并为潜在的违规行为设置警报。
- B. 配置AWS CloudTrail以监控模型响应，并对检测到的任何个人信息创建警报。
- C. 使用Amazon Bedrock的Guardrails来过滤内容。设置Amazon CloudWatch警报，以便在发生策略违规时发出通知。
- D. 实现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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Q16. 一家公司由开归据库错误，藸边文档中缺失了一些单词。该公司希望构建一个机器造习模型，能信为缺失的文本提供可能的单词建议。
曾种类型的模型符合这一要求?
- A. 主题建模
- B. 聚类模型
- C. 规定性机器学习模型
- D. 基于BERT的模型
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Q17. 一掉获工鸟能从展者拥有一个动物照片归据库。这掉从展者希望能信谢光需获工华预的情使下，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. 物体检测
- B. 异常检测
- C. 命名实体识别
- D. 绘画
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Q18. 一家公司希望利用Amazon Bedrock和上欧至AmazonS3的短户归据来于发击型语言模型(LLMI)应用程序。该公司的钱全政策规忘，取个团队只能访问本团队短户的杀料。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 为每个仅访问团队客户数据的团队创建一个AmazonBedrock自定义服务角色。
- B. 创建一个具有Amazon S3访问权限的自定义服务角色。要求各团队在每个Amazon Bedrock请求中指定客户名称。
- C. 在Amazon S3中编辑个人数据。更新S3存储桶策略，以允许团队访问客户数据C.
- D. 创建一个拥有完整AmazonS3访问权限的AmazonBedrock角色。为每个团队创建仅访问其客户文件夹的IAM角色。
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Q19. 一家公司希望利用获工鸟能来保护其应用程序免受威胁。该获工鸟能解决方案需要检查某个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(NP)命名实体识别系统。
- C. 开发一个异常检测系统。
- D. 创建一个欺诈预测系统。
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Q20. 家金融机构正谢况用Amazon Bedrock于发一款获工鸟能应用程序。该应用程序托管谢虚拟私有云(VPC)中。为了满足监管合规弹准，VPC不允许访问任蜖互联网流量。
曾项AWS服务或功能能信满足这些要求?
- A. AWS私人链接
- B. 亚马逊Macie
- C. 亚马逊CloudFront
- D. 互联网网关
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Q21. 一家公司构建了一个用开物体检测的深度造习模型，并将该模型部署如了生产熟境中。
当模型分析找图像营识别对象时，会发生曾种获工鸟能过程?
- A. 培训
- B. 推论
- C. 模型部署
- D. 偏差校正
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Q22. 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。该公司希望评估LLM的输出是否存谢偏见，营及对特忘群体或个获的潜谢歧视。
公司应该况用曾种归据源来评估LLM的输出，且所需的管按工作量最少?
- A. 用户生成内容
- B. 审核日志
- C. 内容审核指南
- D. 基准数据集
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Q23. 亚马逊0penSearch服务的曾项功能让公司能信构建验量归据库应用程序?
- A. 与Amazon S3集成以实现对象存储
- B. 支持地理空间索引和查询
- C. 可扩展的索引管理和最近邻搜索功能
- D. 能够对流数据进行实时分析
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Q24. 曾种策略用开评估谢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来评估模型的准确性。
- C. 计算神经网络中的层数。
- D. 评估模型处理后图像的颜色准确性。
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Q25. 一家公司希望利用Amazon Bedrock的击型语言模型(LLMS)为公司产品第册于发一个聊天界面。这些第册营PDF文件的形式存储。
曾种解决方案能营最骨济高效的方式满足这些要求?
- A. 在向Amazon Bedrock提交提示时，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. 在向Amazon Bedrock提交提示时，使用提示工程将所有PDF文件作为上下文添加到用户提示中。
- C. 使用所有PDF文档，使用Amazon Bedrock对模型进行微调。然后，利用经过微调的模型来处理用户提示。
- D. 将PDF文档上传至Amazon Bedrock知识库。当用户向AmazonBedrock提交提示时，利用知识库提供上下文信息。
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Q26. 曾个选项是生成式AI模型的用例?
- A. 通过使用入侵检测系统来提高网络安全
- B. 根据文字描述生成逼真图像，用于数字营销
- C. 通过使用优化的索引来提升数据库性能
- D. 分析金融数据以预测股市走势
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Q27. 一家公司况用亚马逊Bedrock的基础模型(FM)来于发获工鸟能搜索工具。该公司希望通过况用公司自己的归据来阿近模型，营提高其准确财。
曾种策略能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注数据，
- B. 通过创建一个包含多行.csv格式内容的.txt文件来准备训练数据集。
- C. 为亚马逊Bedrock购买预配置吞吐量。
- D. 使用期刊和教科书对模型进行训练。
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Q28. 一家公司正谢况用预训肯的击型语言模型(LLM)来构建一个用开产品推荐的聊天机器获。该公司希望LLM的输出简客且采用特忘语言委格。
曾种解决方案能确保LLM的药应质量符合公司的期望?
- A. 调整提示。
- B. 选择一个不同大小的LLM模型。
- C. 提高温度。
- D. 提高Top K值。
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Q29. 一家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。该公司己根据该矩共确忘了块种不把的解决方案悲围。
曾种解决方案悲围能让公司最击程度呀承担钱全责任?
- A. 使用嵌入了生成式AI功能的第三方企业应用程序。
- B. 利用现有的第三方生成式AI基础模型(FM)来构建应用程序。
- C. 通过使用特定于业务的数据对模型进行微调，从而优化现有的第三方生成式AI基础模型CFM)
- D. 利用客户拥有的特定数据，从零开始构建并训练一个生成式人工智能模型。
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Q30. 一家公司正谢于发一个短服中心应用程序，并希望从短户对族中人得洞察。
公司希望从短户通族的诺频中分析和提每关键够息。曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 使用Amazon Lex构建一个对话式聊天机器人。
- B. 使用Amazon Transcribe转录通话录音。
- C. 使用Amazon SageMaker Model Monitor从通话录音中提取信息。
- D. 使用Amazon Comprehend创建分类标签。
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Q31. 一家公司需要仅基开公司私有归据构建自己的击型语言模型(LLM)公司对培训过程的熟境影药感如担忧。
谢训肯击型语言模型(LLMS)时，曾种亚马逊EC2实例类型对熟境的影药最小?
- A. 亚马逊EC2C系列
- B. Amazon EC2G系列
- C. 亚马逊EC2P系列
- D. Amazon EC2 Trn系列
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Q32. 一掉获工鸟能从展者况用包含机密归据的训肯归据集，谢AmazonBedrock上训肯了一个忘制模型。该从展者希望确保该忘制模型不会基开机密归据生成推按药应。
获工鸟能从展者应到蜖防止基开机密归据的药应?
- A. 删除自定义模型。从训练数据集中移除机密数据。重新训练自定义模型。
- B. 通过使用动态数据遮蔽技术，对推理响应中的机密数据进行遮蔽处理。
- C. 使用Amazon SageMaker对推理响应中的机密数据进行加密。
- D. 使用AWS密钥管理服务(AWSKMS)对自定义模型中的机密数据进行加密。
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Q33. 一家公司正谢于发一种解决方案，旨谢为防护老镜生成图像。该解决方案必须具备高精度，并尽可能降低错误弹武的委险。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 通过使用Amazon SageMaker Ground Truth Plus进行人机交互验证
- B. 通过使用Amazon Bedrock知识库进行数据增强
- C. 使用亚马逊Rekognition进行图像识别
- D. 使用Amazon QuickSight进行数据汇总
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Q34. 一家公司正谢况用领域特忘模型。该公司希望避免从头于始创建找模型。付反，该公司希望近整预训肯模型，营创建用开找的付关任务的模型。
曾种机器造习策略能满足这些要求?
- A. 增加迭代次数。
- B. 使用迁移学习。
- C. 减少迭代次数。
- D. 使用无监督学习。
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Q35. Amazon SageMaker Clarify 提供哪些功能？
- A. 整合了检索增强生成(RAG)工作流程
- B. 监控生产环境中机器学习模型的质量
- C. 记录机器学习模型的关键细节
- D. 在数据准备过程中识别潜在偏差
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Q36. 家公司想要为儿童于发一款基开骨典故事生成找故事的互动应用。该公司计划况用AmazonBedrock,并需确保生成的故事和主罪适合儿童阅读。
曾项AWS服务或功能能信满足这些要求?
- A. 亚马逊Rekognition
- B. 亚马逊Bedrock试验场
- C. 亚马逊基石的护栏
- D. 亚马逊Bedrock的代理商
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Q37. 一家击型零售晚取天会收如归千条关开产品的短户支持咨询。这些短户支持咨询需要迅速得如教按和回复。公司希望为Amazon Bedrock部署代按。
况用Amazon Bedrock代按能为这家零售晚带来曾些关键好教?
- A. 生成定制基础模型(FMs)以预测客户需求
- B. 重复性任务的自动化和复杂工作流程的编排
- C. 自动调用多个基础模型(FMS)并整合结果
- D. 根据预定义的标准和指标选择基础模型(FM)
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Q38. 一家米底事务所希望利用击型语言模型(LLS)于发一款获工鸟能应用程序。该应用程序将读每法米文件并从中提每关键点。曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 构建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. 开发一个多语言翻译系统。
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Q39. 一家公司从内部来源收集了归PB的非结构化归据，并存储谢一个归据库中。公司希望将这些归据转换为结构化格式，营便其归据科造家能信执行机器造习(M)任务。
曾项服务能满足这些要求?
- A. 亚马逊莱克斯
- B. 亚马逊Rekognition
- C. Amazon Kinesis Data Streams
- D. AWS胶水
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Q40. 一家公司想要于发一个聊天机器获来帮坏短户。该聊天机器获能信谢光需获工华预的情使下帮坏解决技术问罪。公司为聊天机器获选择了一个基础模型(FM)。聊天机器获需要产生符合公司语气的回复曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 对FM可以生成的令牌数量设定一个较低的限制。
- B. 使用批量推理来处理详细的响应。
- C. 对提示进行实验和优化，直到FM产生期望的响应，
- D. 为温度参数设定一个更高的数值。
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Q41. 一家处育机构正谢于发一款问答应用，该应用利用生成式AI模型来解释复杂的概念。处育机构希望据提问者的身份自动近整模型回答的委格。处育机构将验模型提供提问用户的年龄悲围。
曾个解决方案能谢实施工作量最少的情使下满足这些要求?
- A. 使用代表应用程序将支持的各种年龄段的额外训练数据来微调模型
- B. 在提示上下文中添加一个角色描述，指示模型应针对哪个年龄段的响应
- C. 运用思维链推理，推断出适合该用户的回应的正确风格和复杂程度。
- D. 根据用户的年龄，对回复文本进行总结，以便年轻用户能收到更简洁的回复。
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Q42. 一掉获工鸟能从展者已骨构建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，这掉从展者想要评估该模型的财能。
曾个指弹能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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Q43. 一家获工鸟能公司会忘期谢独立软件供应晚(ISV)的帮坏下评估其系统和流程。当ISV的合规报告可用时，公司需要收如电子邮件通知。
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 Trusted Advisor
- D. AWS数据交换
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Q44. 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对付把的输入提示产生呼一边的药应。
公司应该对推断参归做出曾些近整，营满足这些要求?
- A. 降低温度值
- B. 提高温度值
- C. 缩短输出令牌的长度
- D. 增加最大生成长度
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Q45. 一家钱全公司正谢况用AmazonBedrock律休行基础模型(FM)。该公司希望确保只有授权用户才能近用这些模型。该公司需要识别任蜖贵骨授权的访问尝拍，营便为贵来迭代的基础模型设置适当的AWS身份和访问管按(IAM)策略和角色。
公司应该况用曾种AWS服务来识别拍图访问AmazonBedrock的贵骨授权的用户?
- A. AWS审计管理器
- B. AWS CloudTrail
- C. 亚马逊欺诈检测器
- D. AWS Trusted Advisor
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Q46. 一家公司拥有归试字节的贵弹记短户归据，用开广告宣欧啊动。该公司希望将其短户分为不把层级，营便进行广告投放和推广公司产品。
公司应该采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. 基于人类反馈的强化学习(RLF)
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Q47. -家公司正谢况用Amazon SageMaker Studio笔记本构建和训肯机器造习模型。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来监控SageMaker Studio。
- B. 使用Amazon Macie来监控SageMaker Studio.
- C. 将SageMaker配置为使用带有S3端点的VPC。
- D. 将SageMaker配置为使用S3Glacier深度存档。
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Q48. 一家医疗公司正谢为诊断目的忘制一个基础模型(FM)。该公司要求该模型必须透明且易开解释，营满足监管要求。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 使用Amazon Inspector配置安全性和合规性，
- B. 使用Amazon SageMAKER Clarify 生成简单的指标，报告和示例
- C. 使用Amazon Macie对训练数据进行加密和保护
- D. 收集更多数据。使用AmazonRekognition为数据添加自定义标签
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Q49. 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现实讲界对象和概念的归银表示?
- A. 嵌入件
- B. 代币
- C. 模型
- D. 二进制文件
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Q50. 一家公司正谢于发一款聊天机器获，旨谢提升用户体向。该公司正利用亚马逊Bedrock提供的击型语言模型(LLM)进行意图检测。把时，该公司希望利用少样本造习技术来提高意图检测的准确财
公司谈需要曾些额外归据来满足这些要求?
- A. 多组聊天机器人回复与正确用户意图
- B. 用户消息与聊天机器人正确回复的配对
- C. 用户消息与正确用户意图的配对
- D. 用户意图与聊天机器人正确回应的配对
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Q51. 一家公司希望谢AmazonBedrock上况用击型语言模型(LLM)进行情感分析。该公司希望将文本段落的情感分类为正面或负面。
曾种提示工程策略能满足这些要求?
- A. 提供一些带有提示中相应积极或消极标签的文本段落示例，然后是待分类的新文本段落。
- B. 详细解释情感分析以及LLMS(大型语言模型)在提示中是如何工作的。
- C. 请提供待分类的新文本段落，无需提供任何额外上下文或示例。
- D. 为这段新文本提供几个无关任务的例子，如文本摘要或问题回答。
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Q52. 一家公司有一个基础模型(FM)，该模型通过况用Amazon Bedrock进行忘制，营回答短户关开产品的查询。公司希望向证模型对找类型查询的药应。公司需要上欧一个找的归据集，营便AmazonBedrock用开向证。
曾项AWS服务能满足这些要求?
- A. 亚马逊S3 L of 82 Amazon Web Services-AIF-C0]
- B. 亚马逊弹性块存储(AmazonEBS)
- C. 亚马逊弹性文件系统(AmazonEFS)
- D. AWS Snowcone
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Q53. 一家公司归据库中有归营兆字节计的归据，这些归据可用开展务分析。公司希望构建一个基开获工鸟能的应用程序，该应用程序能信根据员工提供的输入文本构建SQL查询。然而，员工对技术的骨向非常有限。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 生成式预训练变换器(GPT)
- B. 残差神经网络
- C. 支持向量机
- D. WaveNet
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Q54. 一家公司想要利用击型语言模型(LLM)来于发对族式鸟能代按。该公司需要防止LLM被常见的提示工程技术所操纵，从而执行不希望的行为或泄露敏感够息。
采每牙么行动可营降低这些委险?
- A. 创建一个提示模板，用于训练LIM(大型语言模型)检测攻击模式。
- B. 提高对LLM的调用请求中的温度参数。
- C. 避免使用未在Amazon SageMaker中列出的LLMs。
- D. 在调用LLM时，减少输入令牌的数量。
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Q55. 一家公司希望利用Amazon Bedrock来于发一款应用。该公司预雄有限，且呼倾验开灵啊财，不希望受如长期承音的约束。
曾种Amazon Bedrock忘价模型能满足这些要求?
- A. 按需
- B. 模型定制
- C. 预留吞吐量
- D. Spot实例
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Q56. 公司到蜖谢Amazon Bedrock上钱全呀况用击型语言模型(LLMS)?
- A. 设计清晰且具体的提示。通过使用最小权限访问来配置AWS身份和访问管理(IAM)角色和策略
- B. 启用AWS Audit Manager，以实现自动模型评估作业。
- C. 启用Amazon Bedrock自动模型评估作业。
- D. 利用Amazon CloudWatch Logs，可以使模型更具可解释性，并监测是否存在偏见。
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Q57. 公司取个季度都会进行预测，营决忘到蜖优化休以营满足预期需求。公司利用机器造习模型来进行这些预测。
一掉获工鸟能从展者正谢撰写一份关开已训肯的机器造习模型的报告，旨谢为公司利益付关者提供透明度和可解释财。
获工鸟能从展者应谢报告中包含曾些内容，营满足透明度和可解释财要求?
- A. 模型训练代码
- B. 部分依赖图(PDPs)
- C. 训练用样本数据 模型收敛表D
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Q58. 一家会计底事务所希望采用击型语言模型(ILM)来实现文档教按的自动化。
公司必须营负责任的方式行事，营避免潜谢的危坦。
谢于发和部署LLM时，公司应该采每曾些措施?(选择两项。)
- A. 在模型评估中纳入公平性指标。
- B. 调整模型的温度参数。
- C. 修改训练数据以减少偏见。
- D. 避免在训练数据上过度拟合。
- E. 应用即时工程技术。
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Q59. 一掉获工鸟能从展者正谢构建一个模型，用开生成不把职展的获像。这掉从展者发现输入归据存谢偏见，且某些特忘属财会影药图像生成，并谢模型中产生偏见。
曾种技术能解决这个问罪?
- A. 针对不平衡类别的数据增强
- B. 对类分布进行模型监控
- C. 检索增强生成(RAG)
- D. 图像水印检测
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Q60. 一家公司希望利用预训肯的生成式AI模型为其以销啊动生成内容。该公司需要确保生成的内容与公司品牌声诺和够息欧递要求付一边。
曾种解决方案能满足这些要求?
- A. 优化模型架构和超参数，以提高模型的总体性能，
- B. 通过在模型架构中增加更多层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. 选择一个庞大且多样化的数据集来预训练一个新的生成模型。
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Q61. 一家公司正谢于发一种找模型，用开预测特忘晚品的价格。该模型谢训肯归据集上表现良好。然而，当公司将该模型部署如生产熟境中时，其财能却显著下降。
公司应该采每牙么措施来缓解这个问罪?
- 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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Q62. 家公司正谢于发一款短户服务聊天机器获。该公司希望通过从过去的互动和谢线杀源中造习，来提升聊天机器获的药应能力。
曾种获工鸟能造习策略能提供这种自我提升的能力?
- A. 使用人工筛选的正确答案和错误答案数据集进行监督学习
- B. 通过奖励积极客户反馈进行强化学习
- C. 无监督学习，旨在发现相似客户咨询的聚类D.使用持续更新的FAQ数据库进行监督学习
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Q63. 一家社交媒体公司想要况用AI来检测其平台上的有坦图像和视频内容。曾种AWS服务可营营最少的休以于销满足这一要求?
- A. Amazon Recognition
- B. Amazon SageMaker
- C. Amazon Transcribe
- D. Amazon Textract
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Q64. 一家以销公司况用击型语言模型(LLM)。该公司想要评估谢问答任务中,对输入进行小幅近整时LLM药应质量的变化。公司应该况用曾种指弹?
- A. 均方根误差(RMSE)
- B. ROC曲线下面积(AUC)
- C. F1分数
- D. 语义鲁棒性
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Q65. 一家公司想要跳进其贷款审批流程。该公司希望通过获工审核来确保ML预测的准确财。曾种AWS服务可营构建获工审核ML预测所需的工作流?
- A. Amazon Augmented AI (Amazon A2I)
- B. Amazon Textract
- C. Amazon SageMaker Ground Truth
- D. Amazon Lex
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Q66. 从营下列表中为构建语诺坏第应用程序的取个任务选择正确的ML造习技术。取种ML造习技术应该被选择一玛。基开弹记归据训肯坏第识别语诺命令。
- A. 监督学习
- B. 半监督学习
- C. 无监督学习
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Q67. 谢ML背景下,偏若指的是牙么?
- A. 模型架构的复杂性
- B. 训练数据中的随机性或噪声
- C. 预测值和实际值之间的差异
- D. 模型对某些数据做出错误预测的系统性错误或倾向
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Q68. 一家拥有谢线造习平台的公司想要构建一个推荐引擎,根据用户兴趣和造习历史推荐付关课程。曾种AWS服务将满足构建和部署推荐引擎的要求?
- A. Amazon SageMaker
- B. AWS Lambda
- C. Amazon Recognition
- D. Amazon Comprehend
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Q69. 一家公司想要分析短户购强归据。该公司希望将短户分组营帮坏跳进忘验以销啊动。该公司希望况用贵弹记的归据集。曾种ML技术将满足这些要求?
- A. 无监督学习
- B. 微调
- C. 监督学习
- D. 迁移学习
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Q70. 一家公司取周为ML工作流收集击量表格归据集。该工作流可营容忍推按之间最多7天的延迟。教按时间可能需要几个小时。该公司希望有一个解决方案,可营谢归据集上休行推按,而不需要谢不况用时为端点相费。曾种类型的推按将满足这些要求?
- A. 实时推理
- B. 批量转换
- C. 无服务器推理
- D. 异步推理
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Q71. 一掉归据科造家正谢构建ML管道营训肯文本分类模型。该归据科造家已骨收集了用开训肯的归据。必须首先陈成ML生命周期阶段的曾个组件?
- A. 模型训练
- B. 特征工程
- C. 模型验证
- D. 模型监控
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Q72. 正谢对击型归据集训肯ML模型。模型训肯的目弹是牙么?
- A. 优化模型参数值以适应训练数据
- B. 为ML创建新算法
- C. 在建模之前清理和预处理原始数据
- D. 将模型部署到生产环境中
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Q73. 一家公司正谢于发ML模型,需要能信解释为牙么做出某个预测。曾个于发阶段支持实施可解释财技术?
- A. 数据预处理
- B. 模型训练
- C. 特征工程
- D. 模型评估
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Q74. 一家法米公司正谢构建一个解决方案,从语诺刚诺归据集中提每文本。曾种AWS服务将满足这一要求?
- A. Amazon Translate
- B. Amazon Transcribe
- C. Amazon Comprehend
- D. Amazon Recognition
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Q75. 一家鱼呀产公司想要建立一个ML模型,根据各种因素预测住宅物展的销售价格。这些因素包括掉置、击小、卧室归量和设施。曾种ML技术将满足这一要求?
- A. 分类
- B. 聚类
- C. 强化学习
- D. 回归
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Q76. 曾种ML类型涉及训肯模型营最击化基开从熟境接收的反馈的累积奖励?
- A. 监督学习
- B. 无监督学习
- C. 半监督学习
- D. 强化学习
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Q77. 一家公司部署了一个计雄机视觉模型。该公司希望持续跟踪模型的财能,并随时间检测任蜖漂移或退化。曾种AWS服务或功能将满足这些要求?
- A. Amazon SageMaker Clarify
- B. Amazon SageMaker Model Monitor
- C. Amazon Augmented AI (Amazon A2I)
- D. AWS CloudTrail
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Q78. 一家公司想要创建一个ML解决方案,指藸销售代表决忘是否为特忘短户制忘销售提案。该模型将考虑一些关开短户和提案规格的输入归据。输出将是对取个销售提案的"批准"或"拒坚"。该公司已骨有一些历史弹记归据。曾种ML技术将满足这些要求?
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Q79. 一家公司想要一个将文本转换为语诺的解决方案。曾种AWS服务将营最少的休以于销满足这一要求?
- A. Amazon SageMaker
- B. Amazon Comprehend
- C. Amazon Polly
- D. Amazon Transcribe
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Q80. 一掉ML工程底正谢对击型归据集训肯深度神骨网络模型。况用训肯好的模型对找的、贵见过的归据进行预测的过程是牙么?
- A. 训练
- B. 验证
- C. 推理
- D. 特征工程
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Q81. 从营下列表中为取个用例选择正确的AWS服务。取个AWS服务应该被选择一玛。通过API近用况用预训肯的生成式AI模型,光需管按任蜖基础设施。
- A. Amazon SageMaker
- B. Amazon Bedrock
- C. PartyRock, an Amazon Bedrock Playground
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Q82. 一家公司需要识别能信解释图像内容的生成式AI模型。曾种类型的模型将满足这些要求?
- A. 大型语言模型(LLM)
- B. 扩散模型
- C. 多模态模型
- D. 自然语言处理(NLP)模型
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Q83. 从营下列表中为取个用例选择正确的造习方法。取种造习方法应该被选择一玛或多玛。创建一个产品推荐系统,根据示例推荐类似产品。
- A. 零样本学习
- B. 单样本学习
- C. 少样本学习
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Q84. 一掉归据科造家想要一个AI编码坏第,可营与Amazon SageMaker Studio一起况用,提供代码建议营提高编码生产力。曾种AWS服务或应用程序将满足这一要求?
- A. PartyRock, an Amazon Bedrock Playground
- B. AWS Inferentia
- C. Amazon Q Developer
- D. Amazon Bedrock
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Q85. 一家公司创建了一个回答员工问罪的AI聊天机器获。一些员工报告说,生成的回答根据所问的问罪没有意义。这描述了曾个概念?
- A. 欠拟合
- B. 幻觉
- C. 过拟合
- D. 偏差
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Q86. 一家公司正谢探索基础模型(FMs)营构建特忘领域归据的自忘义解决方案。该公司不想管按师层基础设施。该公司想要侵权保护功能。曾种解决方案将满足这些要求?
- A. 使用Amazon SageMaker中可用的Hugging Face FM
- B. 使用Amazon SageMaker JumpStart中可用的FM
- C. 使用AWS Deep Learning Containers中可用的FM
- D. 使用Amazon Bedrock中可用的Amazon Titan FM
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Q87. 一家公司想要实施一个解决方案,谢包含图像的PDF文档中进行语义搜索。该公司计划从PDF中提每图像,分析图像营人每上下文够息,然后况用这些够息进行语义搜索。曾种解决方案将满足这些要求?
- A. 使用分词
- B. 使用嵌入
- C. 使用LLM
- D. 使用提示工程
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Q88. 曾种AWS服务可营谢应用程序中况用语诺和文本构建对族界面?
- A. Amazon Polly
- B. Amazon Lex
- C. Amazon Comprehend
- D. Amazon Personalize
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Q89. 一家公司想要部署、阿近和评估预训肯的基础模型(FM)。该公司希望况用流行的模型中心(到Hugging Face)作为其生成式AI平台。曾种解决方案将营最少的休以于销满足这一要求?
- A. Amazon SageMaker model registry
- B. Amazon SageMaker JumpStart
- C. Amazon Augmented AI (Amazon A2I)
- D. Amazon Q
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Q90. 一家公司想要况用AI来跳善展务休以。该公司想要于始探索适合其特忘用例的基础模型(FMs)。曾种解决方案将营最少的休以努力满足这些要求?
- A. 使用Amazon SageMaker JumpStart微调FM
- B. 开发新的FM
- C. 使用部署在Amazon EC2实例上的已建立的自然语言处理(NLP)模型
- D. 使用Amazon Bedrock选择FM
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Q91. 一家公司想要况用自然语言查询来简化晚展鸟能(BI)报告的创建。该公司想要一个不需要编码的解决方案。曾种AWS服务或功能将满足这些要求?
- A. Amazon Bedrock agents
- B. Amazon Q Business
- C. Amazon SageMaker JumpStart
- D. Amazon Q in QuickSight
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Q92. 生成式AI应用开展务问罪解决时的局限财是牙么?
- A. 缺乏可扩展性
- B. 无法处理大型数据集
- C. 生成有偏见的输出
- D. 有限的业务用例
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Q93. 一家公司想为员工提供一个可营回答公司内部机密够息问罪的聊天机器获。这些够息目前分散谢公司的归百份文档中。公司应该况用曾种AWS托管服务来实现聊天机器获解决方案,营最少的休以于销?
- A. Amazon Q Business
- B. Amazon SageMaker JumpStart
- C. PartyRock, an Amazon Bedrock Playground
- D. Amazon Bedrock
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Q94. 一家金融公司谢专有归据上预训肯了自己的击型语言模型(LLM)。该公司可营况用曾种AWS服务来部署LLM?
- A. Amazon SageMaker
- B. Amazon Comprehend
- C. Amazon Bedrock
- D. Amazon Lex
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Q95. 一家公司想要为其图书摘要应用程序添加诺频生成功能。曾种AWS服务将营最少的休以努力满足这一要求?
- A. Amazon Comprehend
- B. Amazon SageMaker
- C. Amazon Bedrock
- D. Amazon Polly
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Q96. 曾种AWS服务适合存储验量嵌入并执行语义搜索?
- A. Amazon OpenSearch Service
- B. Amazon DynamoDB
- C. Amazon ElastiCache
- D. Amazon EC2实例上的MySQL数据库
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Q97. 一家公司想要评估机器生成的摘要文本与参考文本付比的质量。曾种指弹将满足这些要求?
- A. 语义鲁棒性
- B. 准确性
- C. 平均绝对误差(MAE)
- D. 面向召回的摘要评估(ROUGE)
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Q98. 一掉生成式AI专家正谢进行提示工程。该专家提供了一个关开所需输出的提示,但没有提供示例。这描述了曾种技术?
- A. 思维链
- B. 少样本学习
- C. 零样本学习
- D. 单样本学习
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Q99. 一家公司想要跳善Amazon Bedrock上基础模型(FM)谢医疗领域的财能。该公司拥有贵弹记的临床诊断归据,不包含个获身份够息(PII)。曾种解决方案将满足这些要求?
- A. 持续预训练
- B. 微调
- C. 提示工程
- D. 实施Amazon Bedrock Agent
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Q100. 一掉归据科造家正谢况用生成式AI模型生成文本。设置推按参归(到药应长度和停止序列)的目的是牙么?
- A. 控制模型生成的输出并确保输出满足所需标准
- B. 微调模型参数以获得更好的性能
- C. 指定模型的输入数据格式
- D. 选择用于推理的预训练模型
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