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29. Frage
What does an F1 score measure in the context of foundation model (FM) performance?
Antwort: A
Begründung:
The F1 score is the harmonic mean of precision and recall, making it a balanced metric for evaluating model performance when there is an imbalance between false positives and false negatives. Speed, cost, and energy efficiency are unrelated to the F1 score. References: AWS Foundation Models Guide.
30. Frage
A company deployed an AI/ML solution to help customer service agents respond to frequently asked questions. The questions can change over time. The company wants to give customer service agents the ability to ask questions and receive automatically generated answers to common customer questions.
Which strategy will meet these requirements MOST cost-effectively?
Antwort: C
Begründung:
RAG combines large pre-trained models with retrieval mechanisms to fetch relevant context from a knowledge base. This approach is cost-effective as it eliminates the need for frequent model retraining while ensuring responses are contextually accurate and up to date. References: AWS RAG Techniques.
31. Frage
A financial institution is using Amazon Bedrock to develop an AI application. The application is hosted in a VPC. To meet regulatory compliance standards, the VPC is not allowed access to any internet traffic.
Which AWS service or feature will meet these requirements?
Antwort: A
32. Frage
A loan company is building a generative AI-based solution to offer new applicants discounts based on specific business criteri a. The company wants to build and use an AI model responsibly to minimize bias that could negatively affect some customers.
Which actions should the company take to meet these requirements? (Select TWO.)
Antwort: A,B
33. Frage
A company wants to use a large language model (LLM) on Amazon Bedrock for sentiment analysis. The company needs the LLM to produce more consistent responses to the same input prompt.
Which adjustment to an inference parameter should the company make to meet these requirements?
Antwort: C
Begründung:
The temperature parameter in a large language model (LLM) controls the randomness of the model's output.
A lower temperature value makes the output more deterministic and consistent, meaning that the model is less likely to produce different results for the same input prompt.
* Option A (Correct): "Decrease the temperature value": This is the correct answer because lowering the temperature reduces the randomness of the responses, leading to more consistent outputs for the same input.
* Option B: "Increase the temperature value" is incorrect because it would make the output more random and less consistent.
* Option C: "Decrease the length of output tokens" is incorrect as it does not directly affect the consistency of the responses.
* Option D: "Increase the maximum generation length" is incorrect because this adjustment affects the output length, not the consistency of the model's responses.
AWS AI Practitioner References:
* Understanding Temperature in Generative AI Models: AWS documentation explains that adjusting the temperature parameter affects the model's output randomness, with lower values providing more consistent outputs.
34. Frage
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