AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 更新于今天

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Topic 1 - Exam A

Question #46 Topic 1

一家公司使用 Amazon Bedrock 的基础模型（FM）作为 AI 搜索工具。该公司希望使用公司的数据对模型进行微调，使其更加准确。哪种策略将成功微调模型？

A 使用 prompt 字段和 completion 字段提供标记的数据。
B 通过创建包含多行 .csv 格式的 .txt 文件来准备训练数据集。
C 购买 Amazon Bedrock 的预置吞吐量。
D 在期刊和教科书上训练模型。

正确答案: A
解析: 选项 A 是正确的，因为使用带有标签的数据（提示字段和完成字段）进行微调是有效的策略。这有助于模型学习并更好地理解特定于公司数据的模式。选项 B 不正确，因为创建一个包含多行 CSV 格式的 .txt 文件并不是标准的微调方法。选项 C 涉及到 Amazon Bedrock 的 Provisioned Throughput，并不是微调模型的有效方法。选项 D 提到使用期刊和教科书来训练模型，这也不适用于当前情境。

Question #47 Topic 1

哪个指标衡量运营 AI 模型的运行效率？

A 客户满意度得分（CSAT）
B 每个 epoch 的训练时间
C 平均响应时间
D 训练实例数

正确答案: C
解析: 衡量操作AI模型的运行时效率的指标是平均响应时间，因为它可以表明模型在运行时响应的速度有多快，这对于效率至关重要。

Question #48 Topic 1

一家公司正在使用 Amazon Bedrock 基础模型来汇总内部使用案例的文档。该公司训练了一个自定义模型以提高摘要质量。公司必须采取哪些措施来通过 Amazon Bedrock 使用自定义模型？

A 为自定义模型购买 Provisioned Throughput（预置吞吐量）。
B 在 Amazon SageMaker 终端节点中部署自定义模型以进行实时推理。
C 向 Amazon SageMaker Model Registry 注册模型。
D 在 Amazon Bedrock 中授予对自定义模型的访问权限。

正确答案: D
解析: 选项D是正确的，因为根据Amazon Bedrock的文档，为了使用自定义模型，公司需要在Amazon Bedrock中授予对自定义模型的访问权限。其他选项虽然可能与亚马逊的服务有关，但并不是用于通过Amazon Bedrock使用自定义模型的具体步骤。

Question #49 Topic 1

哪种策略评估图像分类任务中使用的基础模型（FM）的准确性？

A 计算模型使用的资源总成本。
B 根据预定义的基准数据集衡量模型的准确性。
C 计算神经网络中的层数。
D 评估模型处理的图像的颜色准确性。

正确答案: B
解析: 选项 B 是正确的，因为评估一个用于图像分类任务的基础模型的准确性通常涉及将其预测结果与已知的、预定义的标准数据集进行比较。这是衡量模型性能的常见方法。

Question #50 Topic 1

一家医疗公司在 Amazon Bedrock 上部署了疾病检测模型。为了遵守隐私政策，该公司希望防止该模型在其回复中包含患者个人信息。该公司还希望在发生策略冲突时收到通知。哪种解决方案满足这些要求？

A 使用 Amazon Macie 扫描模型的输出以查找敏感数据，并为潜在违规行为设置警报。
B 配置 AWS CloudTrail 以监控模型的响应，并为检测到的任何个人信息创建警报。
C 使用适用于 Amazon Bedrock 的 Guardrails 筛选内容。设置 Amazon CloudWatch 警报以接收策略违规通知。
D 实施 Amazon SageMaker Model Monitor 以检测数据漂移并在模型质量下降时接收警报。

正确答案: C
解析: 选项 C 提到了使用 Guardrails for Amazon Bedrock 来过滤内容，并设置 Amazon CloudWatch 告警以通知策略违规。这直接满足了公司防止模型包含个人信息并接收通知的要求。