1Z0-1127-25試験問題 & 1Z0-1127-25試験関連情報

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Oracle 1Z0-1127-25 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	大規模言語モデル（LLM）の基礎：このセクションでは、AIエンジニアとデータサイエンティストが大規模言語モデルの基本原理を理解するスキルを評価します。トランスフォーマーベースモデルを含むLLMアーキテクチャを網羅し、プロンプトを効果的に設計・使用する方法を解説します。また、特定のタスクに合わせたLLMの微調整にも焦点を当て、コードモデル、マルチモーダル機能、言語エージェントに関連する概念を紹介します。
トピック 2	OCI Generative AI RAGエージェントサービスの利用：このドメインでは、会話型AI開発者とAIアプリケーションアーキテクトがOCI Generative AIサービスを用いてRAGエージェントを作成および管理するスキルを評価します。ナレッジベースの構築、エージェントをチャットボットとしてデプロイすること、そしてデプロイされたRAGエージェントを対話型ユースケース向けに起動することなどが含まれます。Generative AIを活用してインテリジェントな会話型システムを構築することに重点が置かれています。
トピック 3	OCI Generative AIサービスを使用したRAGの実装：このセクションでは、OCI Generative AIサービスを使用した検索拡張生成（RAG）ワークフローの実装に関するナレッジエンジニアとデータベーススペシャリストの知識をテストします。LangChainとOracle Database 23aiの統合、チャンク化や埋め込みなどのドキュメント処理技術、Oracle Database 23aiへのインデックス付きチャンクの保存、類似検索の実行、OCI Generative AIを使用したレスポンスの生成について学習します。
トピック 4	OCI Generative AIサービスの利用：このセクションでは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のGenerative AIサービスを活用するクラウドAIスペシャリストとソリューションアーキテクトの専門知識を評価します。チャットや埋め込みのための事前学習済み基礎モデルの理解、微調整と推論のための専用AIクラスターの作成、リアルタイム推論のためのモデルエンドポイントの導入などが含まれます。また、OCIのGenerative AI向けセキュリティアーキテクチャについても解説し、責任あるAIプラクティスの重要性を強調します。

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1Z0-1127-25試験関連情報 & 1Z0-1127-25日本語版問題集

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題 (Q18-Q23):

質問 # 18
How can the concept of "Groundedness" differ from "Answer Relevance" in the context of Retrieval Augmented Generation (RAG)?

A. Groundedness refers to contextual alignment, whereas Answer Relevance deals with syntactic accuracy.
B. Groundedness measures relevance to the user query, whereas Answer Relevance evaluates data integrity.
C. Groundedness focuses on data integrity, whereas Answer Relevance emphasizes lexical diversity.
D. Groundedness pertains to factual correctness, whereas Answer Relevance concerns query relevance.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In RAG, "Groundedness" assesses whether the response is factually correct and supported by retrieved data, while "Answer Relevance" evaluates how well the response addresses the user's query. Option A captures this distinction accurately. Option B is off-groundedness isn't just contextual alignment, and relevance isn't about syntax. Option C swaps the definitions. Option D misaligns-groundedness isn't solely data integrity, and relevance isn't lexical diversity. This distinction ensures RAG outputs are both true and pertinent.
OCI 2025 Generative AI documentation likely defines these under RAG evaluation metrics.

質問 # 19
Which is a key characteristic of the annotation process used in T-Few fine-tuning?

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

正解：D

解説：
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.

質問 # 20
What is the main advantage of using few-shot model prompting to customize a Large Language Model (LLM)?

A. It significantly reduces the latency for each model request.
B. It allows the LLM to access a larger dataset.
C. It provides examples in the prompt to guide the LLM to better performance with no training cost.
D. It eliminates the need for any training or computational resources.

正解：C

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Few-shot prompting involves providing a few examples in the prompt to guide the LLM's behavior, leveraging its in-context learning ability without requiring retraining or additional computational resources. This makes Option C correct. Option A is false, as few-shot prompting doesn't expand the dataset. Option B overstates the case, as inference still requires resources. Option D is incorrect, as latency isn't significantly affected by few-shot prompting.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights few-shot prompting in sections on efficient customization.

質問 # 21
Which is a cost-related benefit of using vector databases with Large Language Models (LLMs)?

A. They increase the cost due to the need for real-time updates.
B. They are more expensive but provide higher quality data.
C. They require frequent manual updates, which increase operational costs.
D. They offer real-time updated knowledge bases and are cheaper than fine-tuned LLMs.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Vector databases enable real-time knowledge retrieval for LLMs (e.g., in RAG), avoiding the high computational and data costs of fine-tuning an LLM for every update. They store embeddings efficiently, making them a cost-effective alternative to retraining, thus Option B is correct. Option A is false-updates are automated, not manual. Option C misrepresents-real-time capability reduces, not increases, costs compared to fine-tuning. Option D is incorrect-vector databases aren't inherently more expensive; they optimize cost and performance. This makes them economical for dynamic applications.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights vector database cost benefits under RAG or data management sections.

質問 # 22
How does a presence penalty function in language model generation?

A. It penalizes a token each time it appears after the first occurrence.
B. It penalizes only tokens that have never appeared in the text before.
C. It penalizes all tokens equally, regardless of how often they have appeared.
D. It applies a penalty only if the token has appeared more than twice.

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
A presence penalty reduces the probability of tokens that have already appeared in the output, applying the penalty each time they reoccur after their first use, to discourage repetition. This makes Option D correct. Option A (equal penalties) ignores prior appearance. Option B is the opposite-penalizing unused tokens isn't the intent. Option C (more than twice) adds an arbitrary threshold not typically used. Presence penalty enhances output variety.OCI 2025 Generative AI documentation likely details presence penalty under generation control parameters.

質問 # 23
......

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