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최신 AWS Certified AI AIF-C01 무료샘플문제 (Q12-Q17):

질문 # 12
A company has developed an ML model for image classification. The company wants to deploy the model to production so that a web application can use the model.
The company needs to implement a solution to host the model and serve predictions without managing any of the underlying infrastructure.
Which solution will meet these requirements?

• A. Use AWS Batch to host the model and serve predictions.
• B. Use Amazon SageMaker Serverless Inference to deploy the model.
• C. Use Amazon API Gateway to host the model and serve predictions.
• D. Use Amazon CloudFront to deploy the model.

정답：B

질문 # 13
A loan company is building a generative AI-based solution to offer new applicants discounts based on specific business criteria. 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.)

• A. Detect imbalances or disparities in the data.
• B. Ensure that the model runs frequently.
• C. Ensure that the model's inference time is within the accepted limits.
• D. Evaluate the model's behavior so that the company can provide transparency to stakeholders.
• E. Use the Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) technique to ensure that the model is 100% accurate.

정답：A,D

설명：
To build and use an AI model responsibly, especially in sensitive applications like loan approvals, it's crucial to address potential biases and ensure transparency:
* Detect imbalances or disparities in the data (Option A): Analyzing the training data for imbalances or disparities is essential. Imbalanced data can lead to models that are biased towards the majority class, potentially disadvantaging certain groups. By identifying and mitigating these imbalances, the company can reduce the risk of biased predictions.
* Evaluate the model's behavior to provide transparency to stakeholders (Option C): Regularly assessing the model's outputs and decision-making processes allows the company to understand how decisions are made. This evaluation fosters transparency, enabling the company to explain model behavior to stakeholders and ensure that the model operates as intended without unintended biases.
Options B, D, and E, while relevant to model performance and evaluation, do not directly address the responsible use of AI concerning bias and transparency.

질문 # 14
A company wants to use a large language model (LLM) to develop a conversational agent. The company needs to prevent the LLM from being manipulated with common prompt engineering techniques to perform undesirable actions or expose sensitive information.
Which action will reduce these risks?

• A. Avoid using LLMs that are not listed in Amazon SageMaker.
• B. Decrease the number of input tokens on invocations of the LLM.
• C. Create a prompt template that teaches the LLM to detect attack patterns.
• D. Increase the temperature parameter on invocation requests to the LLM.

정답：C

설명：
Creating a prompt template that teaches the LLM to detect attack patterns is the most effective way to reduce the risk of the model being manipulated through prompt engineering.
* Prompt Templates for Security:
* A well-designed prompt template can guide the LLM to recognize and respond appropriately to potential manipulation attempts.
* This strategy helps prevent the model from performing undesirable actions or exposing sensitive information by embedding security awareness directly into the prompts.
* Why Option A is Correct:
* Teaches Model Security Awareness: Equips the LLM to handle potentially harmful inputs by recognizing suspicious patterns.
* Reduces Manipulation Risk: Helps mitigate risks associated with prompt engineering attacks by proactively preparing the LLM.
* Why Other Options are Incorrect:
* B. Increase the temperature parameter: This increases randomness in responses, potentially making the LLM more unpredictable and less secure.
* C. Avoid LLMs not listed in SageMaker: Does not directly address the risk of prompt manipulation.
* D. Decrease the number of input tokens: Does not mitigate risks related to prompt manipulation.

질문 # 15
An ecommerce company is using a chatbot to automate the customer order submission process. The chatbot is powered by AI and Is available to customers directly from the company's website 24 hours a day, 7 days a week.
Which option is an AI system input vulnerability that the company needs to resolve before the chatbot is made available?

• A. Prompt injection
• B. Data leakage
• C. Large language model (LLM) hallucinations
• D. Concept drift

정답：A

설명：
The ecommerce company's chatbot, powered by AI, automates customer order submissions and is accessible
24/7 via the website. Prompt injection is an AI system input vulnerability where malicious users craft inputs to manipulate the chatbot's behavior, such as bypassing safeguards or accessing unauthorized information.
This vulnerability must be resolved before the chatbot is made available to ensure security.
Exact Extract from AWS AI Documents:
From the AWS Bedrock User Guide:
"Prompt injection is a vulnerability in AI systems, particularly chatbots, where malicious inputs can manipulate the model's behavior, potentially leading to unauthorized actions or harmful outputs.
Implementing guardrails and input validation can mitigate this risk."
(Source: AWS Bedrock User Guide, Security Best Practices)
Detailed Explanation:
* Option A: Data leakageData leakage refers to the unintended exposure of sensitive data during model training or inference, not an input vulnerability affecting a chatbot's operation.
* Option B: Prompt injectionThis is the correct answer. Prompt injection is a critical input vulnerability for chatbots, where malicious prompts can exploit the AI to produce harmful or unauthorized responses, a risk that must be addressed before launch.
* Option C: Large language model (LLM) hallucinationsLLM hallucinations refer to the model generating incorrect or ungrounded responses, which is an output issue, not an input vulnerability.
* Option D: Concept driftConcept drift occurs when the data distribution changes over time, affecting model performance. It is not an input vulnerability but a long-term performance issue.
References:
AWS Bedrock User Guide: Security Best Practices (https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide
/security.html)
AWS AI Practitioner Learning Path: Module on AI Security and Vulnerabilities AWS Documentation: Securing AI Systems (https://aws.amazon.com/security/)

질문 # 16
A company wants to use a large language model (LLM) to develop a conversational agent. The company needs to prevent the LLM from being manipulated with common prompt engineering techniques to perform undesirable actions or expose sensitive information.
Which action will reduce these risks?

• A. Avoid using LLMs that are not listed in Amazon SageMaker.
• B. Decrease the number of input tokens on invocations of the LLM.
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정답：C

질문 # 17
......

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