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Oracle Cloud Infrastructure 2025 AI Foundations Associate 1Z0-1122-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q12-Q17):

12. Frage
Which algorithm is primarily used for adjusting the weights of connections between neurons during the training of an Artificial Neural Network (ANN)?

A. Random Forest
B. Support Vector Machine
C. Gradient Descent
D. Backpropagation

Antwort: D

Begründung:
Backpropagation is the algorithm primarily used for adjusting the weights of connections between neurons during the training of an Artificial Neural Network (ANN). It is a supervised learning algorithm that calculates the gradient of the loss function with respect to each weight by applying the chain rule, propagating the error backward from the output layer to the input layer. This process updates the weights to minimize the error, thus improving the model's accuracy over time.
Gradient Descent is closely related as it is the optimization algorithm used to adjust the weights based on the gradients computed by backpropagation, but backpropagation is the specific method used to calculate these gradients.

13. Frage
What is the purpose of Attention Mechanism in Transformer architecture?

A. Break down a sentence into smaller pieces called tokens.
B. Convert tokens into numerical forms (vectors) that the model can understand.
C. Apply a specific function to each word individually.
D. Weigh the importance of different words within a sequence and understand the context.

Antwort: D

Begründung:
The purpose of the Attention Mechanism in Transformer architecture is to weigh the importance of different words within a sequence and understand the context. In essence, the attention mechanism allows the model to focus on specific parts of the input sequence when producing an output, which is crucial for understanding context and maintaining coherence over long sequences. It does this by assigning different weights to different words in the sequence, enabling the model to capture relationships between words that are far apart and to emphasize relevant parts of the input when generating predictions.
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14. Frage
Which type of machine learning is used to understand relationships within data and is not focused on making predictions or classifications?

A. Supervised learning
B. Reinforcement learning
C. Unsupervised learning
D. Active learning

Antwort: C

Begründung:
Unsupervised learning is a type of machine learning that focuses on understanding relationships within data without the need for labeled outcomes. Unlike supervised learning, which requires labeled data to train models to make predictions or classifications, unsupervised learning works with unlabeled data and aims to discover hidden patterns, groupings, or structures within the data.
Common applications of unsupervised learning include clustering, where the algorithm groups data points into clusters based on similarities, and association, where it identifies relationships between variables in the dataset. Since unsupervised learning does not predict outcomes but rather uncovers inherent structures, it is ideal for exploratory data analysis and discovering previously unknown patterns in data .

15. Frage
Which capability is supported by Oracle Cloud Infrastructure Language service?

A. Converting text into images
B. Detecting objects and scenes in images
C. Analyzing text to extract structured information like sentiment or entities
D. Translating text into speech

Antwort: C

Begründung:
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language service is specifically designed to analyze text and extract structured information such as sentiment, entities, key phrases, and language detection. This service provides natural language processing (NLP) capabilities that help users gain insights from unstructured text data. By identifying the sentiment (positive, negative, neutral) and recognizing entities (like names, dates, or places), the service enables businesses to process large volumes of text data efficiently, aiding in decision-making processes.

16. Frage
What role do Transformers perform in Large Language Models (LLMs)?

A. Provide a mechanism to process sequential data in parallel and capture long-range dependencies
B. Manually engineer features in the data before training the model
C. Limit the ability of LLMs to handle large datasets by imposing strict memory constraints
D. Image recognition tasks in LLMs

Antwort: A

Begründung:
Transformers play a critical role in Large Language Models (LLMs), like GPT-4, by providing an efficient and effective mechanism to process sequential data in parallel while capturing long-range dependencies. This capability is essential for understanding and generating coherent and contextually appropriate text over extended sequences of input.
Sequential Data Processing in Parallel:
Traditional models, like Recurrent Neural Networks (RNNs), process sequences of data one step at a time, which can be slow and difficult to scale. In contrast, Transformers allow for the parallel processing of sequences, significantly speeding up the computation and making it feasible to train on large datasets.
This parallelism is achieved through the self-attention mechanism, which enables the model to consider all parts of the input data simultaneously, rather than sequentially. Each token (word, punctuation, etc.) in the sequence is compared with every other token, allowing the model to weigh the importance of each part of the input relative to every other part.
Capturing Long-Range Dependencies:
Transformers excel at capturing long-range dependencies within data, which is crucial for understanding context in natural language processing tasks. For example, in a long sentence or paragraph, the meaning of a word can depend on other words that are far apart in the sequence. The self-attention mechanism in Transformers allows the model to capture these dependencies effectively by focusing on relevant parts of the text regardless of their position in the sequence.
This ability to capture long-range dependencies enhances the model's understanding of context, leading to more coherent and accurate text generation.
Applications in LLMs:
In the context of GPT-4 and similar models, the Transformer architecture allows these models to generate text that is not only contextually appropriate but also maintains coherence across long passages, which is a significant improvement over earlier models. This is why the Transformer is the foundational architecture behind the success of GPT models.
Reference:
Transformers are a foundational architecture in LLMs, particularly because they enable parallel processing and capture long-range dependencies, which are essential for effective language understanding and generation.

17. Frage
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