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 #41 Topic 1

一家公司正在构建一个聊天机器人来改善用户体验。该公司正在使用 Amazon Bedrock 的大型语言模型（LLM）进行意图检测。该公司希望使用小样本学习来提高意图检测的准确性。公司需要哪些额外数据来满足这些要求？

A 成对的聊天机器人响应和正确的用户意图
B 用户消息对和正确的聊天机器人响应
C 用户消息对和正确的用户意图
D 用户意图对和正确的聊天机器人响应

正确答案: C
解析: 为了提高意图检测的准确性，公司需要使用少样本学习（few-shot learning）。在这种情况下，公司需要用户提供消息及其对应的正确用户意图。因为少样本学习依赖于示例对，这些示例对需要包括用户的输入（消息）和期望的输出（意图），从而帮助模型理解用户意图。

Question #42 Topic 1

AI 从业者使用包含机密数据的训练数据集在 Amazon Bedrock 上训练了自定义模型。AI 从业者希望确保自定义模型不会根据机密数据生成推理响应。 AI 从业者应如何防止基于机密数据的响应？

A 删除自定义模型。从训练数据集中删除机密数据。重新训练自定义模型。
B 使用动态数据掩码屏蔽推理响应中的机密数据。
C 使用 Amazon SageMaker 加密推理响应中的机密数据。
D 使用 AWS Key Management Service （AWS KMS）加密自定义模型中的机密数据。

正确答案: B
解析: 选项 B 是正确的，因为它直接解决了防止模型基于保密数据生成推理响应的问题。通过使用动态数据屏蔽来遮盖推理响应中的保密数据，可以确保即使模型接触到保密数据，最终的输出也不会泄露这些数据。

Question #43 Topic 1

一家公司希望使用大型语言模型（LLM）来开发对话代理。该公司需要防止 LLM 被常见的提示工程技术操纵以执行不良操作或暴露敏感信息。哪些行动将降低这些风险？

A 创建一个提示模板，教 LLM 检测攻击模式。
B 增加对 LLM 的调用请求的 temperature 参数。
C 避免使用 Amazon SageMaker 中未列出的 LLM。
D 减少调用 LLM 时的输入令牌数量。

正确答案: A
解析: 选项 A 是正确的，因为它通过创建一个提示模板来教导 LLM 检测攻击模式，从而减少风险。这有助于识别和防止恶意输入。选项 B、C 和 D 都不是最佳选择：增加温度参数（B）可能会导致模型输出更多变的结果，而不是减少风险；仅使用 Amazon SageMaker 列出的 LLM（C）并不能确保安全性，因为攻击可能仍然存在；减少输入标记的数量（D）可能会限制模型的理解能力，但不会直接防止攻击。

Question #44 Topic 1

一家公司想制作一个聊天机器人来帮助客户。聊天机器人将帮助解决技术问题，无需人工干预。该公司为聊天机器人选择了基础模型（FM）。聊天机器人需要生成符合公司基调的响应。哪种解决方案满足这些要求？

A 为 FM 可以产生的代币数量设置一个下限。
B 使用批量推理处理详细的响应。
C 试验并优化提示，直到 FM 生成所需的响应。
D 为 temperature 参数定义一个更大的数字。

正确答案: C
解析: 选项 C 是正确的，因为通过实验和优化提示可以确保基础模型（FM）生成符合公司语气的响应。这符合要求中提到的需要在没有人工干预的情况下解决技术问题，并且生成的响应需要符合公司的语气。

Question #45 Topic 1

Amazon OpenSearch Service 的哪些功能使公司能够构建矢量数据库应用程序？

A 与 Amazon S3 集成以实现对象存储
B 支持地理空间索引和查询
C 可扩展的索引管理和最近邻搜索功能
D 能够对流数据执行实时分析

正确答案: C
解析: 这个问题询问的是Amazon OpenSearch Service的哪个功能可以让公司构建向量数据库应用程序。正确答案是C，因为它提到了'可扩展的索引管理和最近邻搜索功能'，这对于构建向量数据库应用程序至关重要。