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Lou Smith Lou Smith

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1Z0-1127-25日本語版問題集 & 1Z0-1127-25試験情報

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今の多士済々な社会の中で、IT専門人士はとても人気がありますが、競争も大きいです。だからいろいろな方は試験を借って、自分の社会の地位を固めたいです。1Z0-1127-25認定試験はOracleの中に重要な認証試験の一つですが、JpshikenにIT業界のエリートのグループがあって、彼達は自分の経験と専門知識を使ってOracle 1Z0-1127-25認証試験に参加する方に対して問題集を研究続けています。

Oracle 1Z0-1127-25 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

大規模言語モデル（LLM）の基礎：このセクションでは、AIエンジニアとデータサイエンティストが大規模言語モデルの基本原理を理解するスキルを評価します。トランスフォーマーベースモデルを含むLLMアーキテクチャを網羅し、プロンプトを効果的に設計・使用する方法を解説します。また、特定のタスクに合わせたLLMの微調整にも焦点を当て、コードモデル、マルチモーダル機能、言語エージェントに関連する概念を紹介します。

トピック 2

OCI Generative AIサービスの利用：このセクションでは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のGenerative AIサービスを活用するクラウドAIスペシャリストとソリューションアーキテクトの専門知識を評価します。チャットや埋め込みのための事前学習済み基礎モデルの理解、微調整と推論のための専用AIクラスターの作成、リアルタイム推論のためのモデルエンドポイントの導入などが含まれます。また、OCIのGenerative AI向けセキュリティアーキテクチャについても解説し、責任あるAIプラクティスの重要性を強調します。

トピック 3

OCI Generative AIサービスを使用したRAGの実装：このセクションでは、OCI Generative AIサービスを使用した検索拡張生成（RAG）ワークフローの実装に関するナレッジエンジニアとデータベーススペシャリストの知識をテストします。LangChainとOracle Database 23aiの統合、チャンク化や埋め込みなどのドキュメント処理技術、Oracle Database 23aiへのインデックス付きチャンクの保存、類似検索の実行、OCI Generative AIを使用したレスポンスの生成について学習します。

トピック 4

OCI Generative AI RAGエージェントサービスの利用：このドメインでは、会話型AI開発者とAIアプリケーションアーキテクトがOCI Generative AIサービスを用いてRAGエージェントを作成および管理するスキルを評価します。ナレッジベースの構築、エージェントをチャットボットとしてデプロイすること、そしてデプロイされたRAGエージェントを対話型ユースケース向けに起動することなどが含まれます。Generative AIを活用してインテリジェントな会話型システムを構築することに重点が置かれています。

>> 1Z0-1127-25日本語版問題集 <<

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題 (Q68-Q73):

質問 # 68
Which is a characteristic of T-Few fine-tuning for Large Language Models (LLMs)?

A. It updates all the weights of the model uniformly.
B. It selectively updates only a fraction of the model's weights.
C. It does not update any weights but restructures the model architecture.
D. It increases the training time as compared to Vanilla fine-tuning.

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
T-Few fine-tuning, a Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) method, updates only a small fraction of an LLM's weights, reducing computational cost and overfitting risk compared to Vanilla fine-tuning (all weights). This makes Option C correct. Option A describes Vanilla fine-tuning. Option B is false-T-Few updates weights, not architecture. Option D is incorrect-T-Few typically reduces training time. T-Few optimizes efficiency.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights T-Few under fine-tuning options.

質問 # 69
Which statement is true about the "Top p" parameter of the OCI Generative AI Generation models?

A. "Top p" determines the maximum number of tokens per response.
B. "Top p" selects tokens from the "Top k" tokens sorted by probability.
C. "Top p" limits token selection based on the sum of their probabilities.
D. "Top p" assigns penalties to frequently occurring tokens.

正解：C

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
"Top p" (nucleus sampling) selects tokens whose cumulative probability exceeds a threshold (p), limiting the pool to the smallest set meeting this sum, enhancing diversity-Option C is correct. Option A confuses it with "Top k." Option B (penalties) is unrelated. Option D (max tokens) is a different parameter. Top p balances randomness and coherence.
OCI 2025 Generative AI documentation likely explains "Top p" under sampling methods.
Here is the next batch of 10 questions (81-90) from your list, formatted as requested with detailed explanations. The answers are based on widely accepted principles in generative AI and Large Language Models (LLMs), aligned with what is likely reflected in the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 2025 Generative AI documentation. Typographical errors have been corrected for clarity.

質問 # 70
How does the temperature setting in a decoding algorithm influence the probability distribution over the vocabulary?

A. Increasing temperature removes the impact of the most likely word.
B. Temperature has no effect on the probability distribution; it only changes the speed of decoding.
C. Decreasing temperature broadens the distribution, making less likely words more probable.
D. Increasing temperature flattens the distribution, allowing for more varied word choices.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Temperature controls the randomness of an LLM's output by adjusting the softmax probability distribution over the vocabulary. Increasing temperature (e.g., to 1.5) flattens the distribution, reducing the dominance of high-probability words and allowing more diverse, less predictable choices, making Option C correct. Option A is misleading-higher temperature doesn't remove the top word's impact entirely but reduces its relative likelihood. Option B is incorrect, as decreasing temperature sharpens the distribution, favoring likely words, not broadening it. Option D is false, as temperature directly affects the distribution, not just decoding speed. This mechanism is key for balancing creativity and coherence.
OCI 2025 Generative AI documentation likely explains temperature under decoding or output control parameters.

質問 # 71
Which is a cost-related benefit of using vector databases with Large Language Models (LLMs)?

A. They increase the cost due to the need for real-time updates.
B. They offer real-time updated knowledge bases and are cheaper than fine-tuned LLMs.
C. They require frequent manual updates, which increase operational costs.
D. They are more expensive but provide higher quality data.

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Vector databases enable real-time knowledge retrieval for LLMs (e.g., in RAG), avoiding the high computational and data costs of fine-tuning an LLM for every update. They store embeddings efficiently, making them a cost-effective alternative to retraining, thus Option B is correct. Option A is false-updates are automated, not manual. Option C misrepresents-real-time capability reduces, not increases, costs compared to fine-tuning. Option D is incorrect-vector databases aren't inherently more expensive; they optimize cost and performance. This makes them economical for dynamic applications.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights vector database cost benefits under RAG or data management sections.

質問 # 72
Which technique involves prompting the Large Language Model (LLM) to emit intermediate reasoning steps as part of its response?

A. Least-to-Most Prompting
B. Step-Back Prompting
C. In-Context Learning
D. Chain-of-Thought

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Chain-of-Thought (CoT) prompting explicitly instructs an LLM to provide intermediate reasoning steps, enhancing complex task performance-Option B is correct. Option A (Step-Back) reframes problems, not emits steps. Option C (Least-to-Most) breaks tasks into subtasks, not necessarily showing reasoning. Option D (In-Context Learning) uses examples, not reasoning steps. CoT improves transparency and accuracy.
OCI 2025 Generative AI documentation likely covers CoT under advanced prompting techniques.

質問 # 73
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