問題：31
一家公司正在建立一個聊天機器人，使用 Amazon Bedrock 上的基礎模型 (FM)。該 FM 需要存取儲存在 Amazon S3 儲存貯體中的加密資料。
資料使用 Amazon S3 管理的金鑰 (SSE-S3) 進行加密。當 FM 嘗試存取 S3 儲存貯體資料時，遇到失敗。
哪種解決方案將滿足這些要求？
A. 確保 Amazon Bedrock 擔任的角色擁有使用正確加密金鑰解密資料的權限。
B. 將 S3 儲存貯體的存取權限設定為允許公開存取，以啟用透過網際網路的存取。
C. 使用提示工程技術告訴模型在 Amazon S3 中尋找資訊。
D. 確保 S3 資料不包含敏感資訊。
答案：A
問題：32
一家公司有一個基礎模型 (FM)，該模型已使用 Amazon Bedrock
進行客製化，用於回答客戶關於產品的查詢。該公司希望驗證模型對新型查詢的回應。該公司需要上傳一個 Amazon Bedrock 可以用於驗證的新資料集。
哪項 AWS 服務滿足這些要求？
A. Amazon S3
B. Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)
C. Amazon Elastic File System (Amazon EFS)
D. AWS Snowcone
答案：A
問題：33
一家公司希望評估使用大型語言模型 (LLM) 生成推論所產生的成本。該公司希望使用 Amazon Bedrock 建立生成式 AI 應用程式。
哪個因素將驅動推論成本？
A. 消耗的權杖數量
B. 溫度值
C. 用於訓練 LLM 的資料量
D. 總訓練時間
答案：A
問題：34
一家 AI 公司定期在獨立軟體供應商 (ISV) 的幫助下評估其系統和流程。該公司需要在 ISV 的合規報告可用時收到電子郵件通知。
該公司可以使用哪項 AWS 服務來滿足此要求？
A. AWS Audit Manager
B. AWS Artifact
C. AWS Trusted Advisor
D. AWS Data Exchange
答案：B
問題：35
一家公司希望使用 Amazon Bedrock 上的大型語言模型 (LLM) 進行情感分析。該公司需要 LLM 對相同的輸入提示產生更一致的回應。
該公司應該對推論參數進行哪種調整來滿足這些要求？
A. 降低溫度值
B. 增加溫度值
C. 減少輸出權杖的長度
D. 增加最大生成長度
答案：A
問題：36
一家公司正在實施使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan 基礎模型 (FM)。該公司需要使用來自公司私有資料來源的相關資料來補充模型。
哪種解決方案將滿足此要求？
A. 使用不同的 FM
B. 選擇較低的溫度值
C. 建立一個 Amazon Bedrock 知識庫
D. 啟用模型呼叫日誌記錄
答案：C
問題：37
一家公司希望開發一個教育遊戲，使用者可以在其中回答以下問題：「一個罐子裡有六顆紅色、四顆綠色和三顆黃色彈珠。從罐子裡選出一顆綠色彈珠的機率是多少？」
哪種解決方案能以最少的營運開銷滿足這些要求？
A. 使用監督式學習建立一個迴歸模型來預測機率。
B. 使用強化學習訓練一個模型來返回機率。
C. 使用程式碼透過簡單的規則和計算來計算機率。
D. 使用非監督式學習建立一個模型來估計機率密度。
答案：C
問題：38
Amazon SageMaker Clarify 提供哪些功能？
A. 整合檢索增強生成 (RAG) 工作流程
B. 監控生產中機器學習模型的品質
C. 記錄機器學習模型的關鍵細節
D. 在資料準備期間識別潛在的偏見
答案：D
問題：39
一家公司正在建立一個機器學習模型。該公司收集了新資料，並透過建立相關性矩陣、計算統計數據和視覺化資料來分析資料。
該公司目前處於機器學習管線的哪個階段？
A. 資料預處理
B. 特徵工程
C. 探索性資料分析
D. 超參數調整
答案：C
問題：40
一家公司有一些文件因資料庫錯誤而缺少某些單詞。該公司希望建立一個機器學習模型，可以建議潛在的單詞來填補缺失的文本。
哪種類型的模型滿足此要求？
A. 主題模型
B. 分群模型
C. 規範性機器學習模型
D. 基於 BERT 的模型
答案：D
