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Oracle 1Z0-1127-25 Prüfungsplan:

Thema
Einzelheiten

Thema 1

• Using OCI Generative AI Service: This section evaluates the expertise of Cloud AI Specialists and Solution Architects in utilizing Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI services. It includes understanding pre-trained foundational models for chat and embedding, creating dedicated AI clusters for fine-tuning and inference, and deploying model endpoints for real-time inference. The section also explores OCI's security architecture for generative AI and emphasizes responsible AI practices.

Thema 2

• Fundamentals of Large Language Models (LLMs): This section of the exam measures the skills of AI Engineers and Data Scientists in understanding the core principles of large language models. It covers LLM architectures, including transformer-based models, and explains how to design and use prompts effectively. The section also focuses on fine-tuning LLMs for specific tasks and introduces concepts related to code models, multi-modal capabilities, and language agents.

Thema 3

• Implement RAG Using OCI Generative AI Service: This section tests the knowledge of Knowledge Engineers and Database Specialists in implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows using OCI Generative AI services. It covers integrating LangChain with Oracle Database 23ai, document processing techniques like chunking and embedding, storing indexed chunks in Oracle Database 23ai, performing similarity searches, and generating responses using OCI Generative AI.

Thema 4

• Using OCI Generative AI RAG Agents Service: This domain measures the skills of Conversational AI Developers and AI Application Architects in creating and managing RAG agents using OCI Generative AI services. It includes building knowledge bases, deploying agents as chatbots, and invoking deployed RAG agents for interactive use cases. The focus is on leveraging generative AI to create intelligent conversational systems.

 

>> 1Z0-1127-25 Lerntipps <<

Oracle 1Z0-1127-25 Prüfungs-Guide, 1Z0-1127-25 Prüfungsfragen

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 1Z0-1127-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q67-Q72):

67. Frage
Which is a distinguishing feature of "Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)" as opposed to classic "Fine-tuning" in Large Language Model training?

• A. PEFT does not modify any parameters but uses soft prompting with unlabeled data.
• B. PEFT modifies all parameters and uses unlabeled, task-agnostic data.
• C. PEFT modifies all parameters and is typically used when no training data exists.
• D. PEFT involves only a few or new parameters and uses labeled, task-specific data.

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
PEFT (e.g., LoRA, T-Few) updates a small subset of parameters (often new ones) using labeled, task-specific data, unlike classic fine-tuning, which updates all parameters-Option A is correct. Option B reverses PEFT's efficiency. Option C (no modification) fits soft prompting, not all PEFT. Option D (all parameters) mimics classic fine-tuning. PEFT reduces resource demands.
OCI 2025 Generative AI documentation likely contrasts PEFT and fine-tuning under customization methods.

 

68. Frage
Which is a key characteristic of the annotation process used in T-Few fine-tuning?

• A. T-Few fine-tuning relies on unsupervised learning techniques for annotation.
• B. T-Few fine-tuning requires manual annotation of input-output pairs.
• C. T-Few fine-tuning uses annotated data to adjust a fraction of model weights.
• D. T-Few fine-tuning involves updating the weights of all layers in the model.

Antwort: C

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
T-Few, a Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) method, uses annotated (labeled) data to selectively update a small fraction of model weights, optimizing efficiency-Option A is correct. Option B is false-manual annotation isn't required; the data just needs labels. Option C (all layers) describes Vanilla fine-tuning, not T-Few. Option D (unsupervised) is incorrect-T-Few typically uses supervised, annotated data. Annotation supports targeted updates.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details T-Few's data requirements under fine-tuning processes.

 

69. Frage
How does the temperature setting in a decoding algorithm influence the probability distribution over the vocabulary?

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

Antwort: B

Begründung:
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.

 

70. Frage
How does the utilization of T-Few transformer layers contribute to the efficiency of the fine-tuning process?

• A. By incorporating additional layers to the base model
• B. By excluding transformer layers from the fine-tuning process entirely
• C. By allowing updates across all layers of the model
• D. By restricting updates to only a specific group of transformer layers

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
T-Few fine-tuning enhances efficiency by updating only a small subset of transformer layers or parameters (e.g., via adapters), reducing computational load-Option D is correct. Option A (adding layers) increases complexity, not efficiency. Option B (all layers) describes Vanilla fine-tuning. Option C (excluding layers) is false-T-Few updates, not excludes. This selective approach optimizes resource use.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details T-Few under PEFT methods.

 

71. Frage
How are fine-tuned customer models stored to enable strong data privacy and security in the OCI Generative AI service?

• A. Stored in Key Management service
• B. Stored in Object Storage encrypted by default
• C. Stored in an unencrypted form in Object Storage
• D. Shared among multiple customers for efficiency

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In OCI, fine-tuned models are stored in Object Storage, encrypted by default, ensuring privacy and security per cloud best practices-Option B is correct. Option A (shared) violates privacy. Option C (unencrypted) contradicts security standards. Option D (Key Management) stores keys, not models. Encryption protects customer data.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details storage security under fine-tuning workflows.

 

72. Frage
......

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