問題：71
哪個指標衡量操作 AI 模型的運行時效率？
A. 客戶滿意度分數 (CSAT)B. 每個週期的訓練時間
C. 平均回應時間
D. 訓練實例數量
答案：C
問題：72
當微調基礎模型 (FM) 時，持續預訓練有什麼好處？
A. 有助於降低模型的複雜性
B. 隨著時間的推移提高模型效能
C. 減少訓練時間要求
D. 優化模型推論時間
答案：B
問題：73
一位 AI 從業人員希望使用基礎模型 (FM) 來設計一個搜尋應用程式。搜尋應用程式必須處理包含文本和圖像的查詢。
這位 AI 從業人員應該使用哪種類型的 FM 來驅動搜尋應用程式？
A. 多模態嵌入模型
B. 文本嵌入模型
C. 多模態生成模型
D. 圖像生成模型
答案：A
問題：74
一家公司正在使用 Amazon Bedrock 上的基礎模型 (FM) 來總結內部使用的文件。該公司訓練了一個自訂模型以提高總結品質。
該公司必須採取哪項行動才能透過 Amazon Bedrock 使用自訂模型？
A. 為自訂模型購買預置吞吐量。
B. 將自訂模型部署到 Amazon SageMaker 端點以進行即時推論。
C. 在 Amazon SageMaker 模型註冊表中註冊模型。
D. 在 Amazon Bedrock 中授予自訂模型的存取權限。
答案：A
問題：75
一家公司建立了一個使用生成式 AI 的解決方案。該解決方案使用大型語言模型 (LLM)
將訓練手冊從英文翻譯成其他語言。該公司希望透過檢查為手冊生成的文本來評估解決方案的準確性。
哪種模型評估策略滿足這些要求？
A. 雙語評估替換研究 (BLEU)
B. 均方根誤差 (RMSE)
C. 回憶導向的摘要評估 (ROUGE)
D. F1 分數
答案：A
問題：76
公司如何在 Amazon Bedrock 上安全地使用大型語言模型 (LLM)？
A. 設計清晰且具體的提示。使用最小權限存取配置 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和政策。
B. 啟用 AWS Audit Manager 進行自動模型評估作業。
C. 啟用 Amazon Bedrock 自動模型評估作業。
D. 使用 Amazon CloudWatch Logs 使模型可解釋並監控偏見。
答案：A
問題：77
一家公司正在建立一個客戶服務聊天機器人。該公司希望聊天機器人透過學習過去的互動和線上資源來改善其回應。
哪種 AI 學習策略提供這種自我改進能力？
A. 使用手動策劃的良好回應和不良回應資料集進行監督式學習
B. 透過獎勵積極的客戶回饋來進行強化學習
C. 使用非監督式學習來尋找類似客戶查詢的群集
D. 使用持續更新的常見問題資料庫進行監督式學習
答案：B
問題：78
一家公司希望部署一個對話式聊天機器人來回答客戶問題。該聊天機器人基於一個微調過的 Amazon SageMaker JumpStart 模型。該應用程式必須遵守多個監管框架。
該公司可以展示哪些能力的合規性？ (選擇兩項。)
A. 自動擴展推論端點
B. 威脅偵測
C. 資料保護
D. 成本優化
E. 鬆散耦合的微服務
答案：B C
問題：79
一家電子商務公司希望建立一個解決方案，根據客戶對產品的書面評論來判斷客戶情緒。
哪項 AWS 服務滿足這些要求？ (選擇兩項。)
A. Amazon Lex
B. Amazon Comprehend
C. Amazon Polly
D. Amazon Bedrock
E. Amazon Rekognition
答案：B D
問題：80
一家公司希望使用預訓練的生成式 AI 模型為其行銷活動生成內容。該公司需要確保生成的內容符合公司的品牌語氣和訊息要求。
哪種解決方案滿足這些要求？
A. 優化模型的架構和超參數以提高模型的整體效能。
B. 透過向模型架構添加更多層來增加模型的複雜性。
C. 建立有效的提示，提供清晰的指令和上下文來引導模型的生成。
D. 選擇一個大型、多樣化的資料集來預訓練一個新的生成模型。
答案：C
