問題：21
在生成式 AI 模型的上下文中，權杖 (tokens) 是什麼？
A. 權杖是生成式 AI 模型操作的基本輸入和輸出單元，代表單詞、子詞或其他語言單位。B. 權杖是生成式 AI 模型中使用的單詞或概念的數學表示。
C. 權杖是生成式 AI 模型的預訓練權重，可針對特定任務進行微調。
D. 權杖是給予生成式 AI 模型以生成輸出的特定提示或指令。
答案：A
問題：22
一位 AI 從業人員正在使用 Amazon Bedrock 基礎模型來總結客戶服務部門的會話聊天記錄。這位 AI 從業人員希望儲存呼叫日誌以監控模型輸入和輸出資料。
這位 AI 從業人員應該使用哪種策略？
A. 將 AWS CloudTrail 設定為模型的日誌目的地。
B. 在 Amazon Bedrock 中啟用呼叫日誌記錄。
C. 將 AWS Audit Manager 設定為模型的日誌目的地。
D. 在 Amazon EventBridge 中設定模型呼叫日誌記錄。
答案：B
問題：23
一家公司正在建立自己的大型語言模型 (LLM)，僅基於公司的私有資料。該公司擔心訓練過程對環境的影響。
在訓練 LLM 時，哪種 Amazon EC2 執行個體類型對環境的影響最小？
A. Amazon EC2 C 系列
B. Amazon EC2 G 系列
C. Amazon EC2 P 系列
D. Amazon EC2 Trn 系列
答案：D
問題：24
一家金融機構正在使用 Amazon Bedrock 開發一個 AI 應用程式。該應用程式託管在 VPC 中。為了符合監管合規標準，該 VPC 不允許存取任何網際網路流量。
哪項 AWS 服務或功能將滿足這些要求？
A. AWS PrivateLink
B. Amazon Macie
C. Amazon CloudFront
D. 網際網路閘道
答案：A
問題：25
一家公司建立了一個用於物件偵測的深度學習模型，並將模型部署到生產環境。
當模型分析新圖像以識別物件時，會發生哪個 AI 過程？
A. 訓練
B. 推論
C. 模型部署
D. 偏見校正
答案：B
問題：26
一家公司正在使用 Amazon SageMaker Studio 筆記本來建立和訓練機器學習模型。該公司將資料儲存在 Amazon S3 儲存貯體中。該公司需要管理從 Amazon S3 到 SageMaker Studio 筆記本的資料流。
哪種解決方案將滿足此要求？
A. 使用 Amazon Inspector 監控 SageMaker Studio。
B. 使用 Amazon Macie 監控 SageMaker Studio。
C. 設定 SageMaker 使用帶有 S3 端點的 VPC。
D. 設定 SageMaker 使用 S3 Glacier Deep Archive。
答案：C
問題：27
一家公司正在使用特定領域的模型。該公司希望避免從頭開始創建新模型。該公司反而希望調整預訓練模型，為新的相關任務創建模型。
哪種機器學習策略滿足這些要求？
A. 增加週期數。
B. 使用遷移學習。
C. 減少週期數。
D. 使用非監督式學習。
答案：B
問題：28
一家公司希望使用 AI 來保護其應用程式免受威脅。AI 解決方案需要檢查 IP 位址是否來自可疑來源。
哪種解決方案滿足這些要求？
A. 建立語音辨識系統。
B. 建立自然語言處理 (NLP) 命名實體辨識系統。
C. 開發異常偵測系統。
D. 建立詐欺預測系統。
答案：C
問題：29
一家公司希望使用大型語言模型 (LLM) 開發一個對話式代理。該公司需要防止 LLM 被常見的提示工程技術操縱，以執行不良操作或洩露敏感資訊。
哪項行動將降低這些風險？
A. 建立一個提示模板，教導 LLM 偵測攻擊模式。
B. 增加對 LLM 呼叫請求的溫度參數。
C. 避免使用未在 Amazon SageMaker 中列出的 LLM。
D. 減少對 LLM 呼叫的輸入權杖數量。
答案：A
問題：30
一家公司開發了一個新模型來預測特定商品的價格。該模型在訓練資料集上表現良好。當公司將模型部署到生產環境時，模型的效能顯著下降 。
該公司應該如何緩解這個問題？
A. 減少用於訓練的資料量。
B. 為模型添加超參數。
C. 增加用於訓練的資料量。
D. 增加模型訓練時間。
答案：C
