Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional（1Z0-1127-25-JPN・日本語） 試験対策問題集

模擬試験モードの設定

上記は本サイトの模擬試験モードの設定値です。実際の試験の出題数・制限時間・合格基準は、各認定プログラムの公式サイトでご確認ください。

出題分野

• 1 LLM 基礎：大規模言語モデル (LLM) の基礎（Fundamentals）（出題比率 20%）
• 2 サービス：OCI Generative AI サービスの使用（Using the Service）（出題比率 40%）
• 3 RAG：OCI Generative AI サービスを使用した RAG の実装（RAG）（出題比率 20%）
• 4 エージェント：OCI Generative AI RAG エージェント・サービスの使用（出題比率 20%）

フリー問題

1. カスタム・モデルの学習を進めたところ、学習に使ったデータでの誤差は 下がり続けているのに、取り分けたデータでの誤差が途中から上がり始めた。この状態の解釈として最…
2. 商品レビューを内容の近さでまとめたいという要望を受けた開発者が、埋込みを使うことを検討している。埋込みの性質についての説明として 最も適切なものはどれか。
3. 自由な文章の続きを書かせる用途と、文書を意味で検索する用途の両方を持つ システムを設計している。モデルの構造の向き不向きについての 説明として最も適切なものはど…
4. 分類の指示を出しても、出力の形式が回答ごとに揺れてしまう。少数の例を添える書き方（few-shot）についての説明として 最も適切なものはどれか。
5. カスタム・モデルを作って本番で動かす計画を立てている。専用 AI クラスタの 種類についての理解として最も適切なものはどれか。
6. 運用中のアプリケーションが、混雑する時間帯だけ要求を拒否されるように なった。使っているのは共有の方式である。取るべき対処として 最も適切なものはどれか。
7. 生成 AI を初めて試す部署が、まず社内の文書を貼り付けて要約の品質を 見てみたいと言っている。コンソールの playground の位置づけについての 説明と…
8. 私設の経路に加えて、サービス間の通信を「誰が誰に話してよいか」の 観点でも縛りたい。仕組みについての理解として最も適切なものはどれか。
9. 問い合わせの返信の文体を揃えるため、社内の過去の返信からカスタム・モデルを 作る。訓練データの形式についての要件として最も適切なものはどれか。
10. 同じ基本モデルから、部署ごとに文体を変えた3つのカスタム・モデルを 作りたい。学習のためのクラスタの使い方として最も適切なものはどれか。
11. 少人数の検証チームが、まず数十件のプロンプトで実現性を確かめたい。on-demand の使い方についての説明として最も適切なものはどれか。
12. 外部の利用者からの入力を受ける窓口を作るため、出力に不適切な表現が 混ざるのを抑えたい。設定の入れ方として最も適切なものはどれか。
13. 文を機械的に区切ったところ、章の境目で意味が切れて答えが作れなく なった。チャンクを重ねて作る設定の狙いとして最も適切なものはどれか。
14. 文書側の埋込みを作った担当者と、問い合わせ側を実装した担当者が別だった。検索の結果がまったく的外れになる。確かめるべきこととして 最も適切なものはどれか。
15. 社内の規程集に答える仕組みを作るため、開発チームが LangChain を 使うことにした。この枠組みが担う役割についての説明として 最も適切なものはどれか。
16. 索引を作ったのに検索が速くならない。作成のときと検索のときで指定した 距離の尺度が違っていた。この状態についての理解として 最も適切なものはどれか。
17. ナレッジ・ベースを作ったあとで質問しても、文書の内容が反映されない。作成のときに自動での取込みを選んでいなかった。対処として 最も適切なものはどれか。
18. データの持ち込み方を決めている。文書は置き場にあり、別の部署は検索の基盤の索引を、さらに別の部署はデータベースの表を 使っている。選び方として最も適切なものはど…
19. ナレッジ・ベースを作る画面で、データの置き場の種類を選ぶよう求められた。選べる系統についての説明として最も適切なものはどれか。
20. すでに検索の基盤に索引を作って全文検索に使っている。この索引をナレッジ・ベースとして使う場合の前提として 最も適切なものはどれか。