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C-AIG-2412높은통과율시험공부 - C-AIG-2412최신덤프데모

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최신 SAP Certified Associate C-AIG-2412 무료샘플문제 (Q63-Q68):

질문 # 63
Which statement best describes the Chain-of-Thought (COT) prompting technique?

A. Connecting related concepts by having the LLM generate chains of ideas.
B. Concatenating multiple related prompts to form a chain, guiding the model through sequential reasoning steps.
C. Linking multiple Al models in sequence, where each model's output becomes the input for the next model in the chain.
D. Writing a series of connected prompts creating a chain of related information.

정답：B

질문 # 64
What are the applications of generative Al that go beyond traditional chatbot applications? Note: There are 2 correct answers to this question.

A. To interpret human instructions and control software systems without necessarily producing output for human consumption.
B. To interpret human instructions and control software systems always producing output for human consumption.
C. To produce outputs based on software input.
D. To follow a specific schema - human input, Al processing, and output for human consumption.

정답：A,B

질문 # 65
Which of the following steps is NOT a requirement to use the Orchestration service?

A. Create an instance of an Al model
B. Create a deployment for orchestration
C. Get an auth token for orchestration
D. Modify the underlying Al models

정답：D

질문 # 66
What are some components of the training pipeline in SAP AI Core? Note: There are 2 correct answers to this question.

A. Automated deployment to Kubernetes clusters
B. Input datasets stored in a hyperscaler object store
C. The SAP HANA database for model storage
D. Executables that define the training process

정답：B,D

설명：
The training pipeline in SAP AI Core comprises several key components that facilitate the development and deployment of machine learning models.
1. Input Datasets Stored in a Hyperscaler Object Store:
* Data Storage:Input datasets are often stored in hyperscaler object stores, which provide scalable and secure storage solutions. These datasets serve as the foundational data for training machine learning models.
* Integration:SAP AI Core integrates with various hyperscaler object stores, allowing seamless access to training data during the model development process.

질문 # 67
What is a Large Language Model (LLM)?

A. A rule-based expert system to analyze and generate grammatically correct sentences.
B. A gradient boosted decision tree algorithm for predicting text.
C. A database system optimized for storing large volumes of textual data.
D. An Al model that specializes in processing, understanding, and generating human language.

정답：D

설명：
A Large Language Model (LLM) is an advanced AI model designed to handle various natural language processing tasks.
1. Definition and Purpose:
* Processing:LLMs analyze human language to understand syntax, semantics, and context.
* Understanding:They interpret the meaning behind text, enabling comprehension of nuanced language elements.
* Generating:LLMs can produce coherent and contextually appropriate text, facilitating tasks like content creation and translation.
2. Characteristics of LLMs:
* Scale:These models are trained on vast datasets, encompassing billions of words, which enhances their language capabilities.
* Architecture:LLMs typically utilize complex neural network architectures, such as transformers, to manage and process language data effectively.
3. Applications:
* Content Generation:Creating articles, summaries, and reports.
* Language Translation:Converting text from one language to another with high accuracy.
* Conversational Agents:Powering chatbots and virtual assistants to interact with users naturally.

질문 # 68
......

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