Una empresa quiere hacer un chatbot para ayudar a los clientes. El chatbot ayudará a resolver problemas técnicos sin intervención humana. La empresa eligió un modelo base (FM) para el chatbot. El chatbot necesita producir respuestas que se adhieran al tono de la empresa. ¿Qué solución cumple con estos requisitos?

• Establecer un límite bajo en el número de tokens que el FM puede producir

• Usar inferencia por lotes para procesar respuestas detalladas

• Experimentar y refinar el aviso hasta que el FM produzca las respuestas deseadas

• Definir un número más alto para el parámetro de temperatura

Una empresa quiere usar un modelo de lenguaje grande (LLM) en Amazon Bedrock para análisis de sentimientos. La empresa quiere clasificar el sentimiento de pasajes de texto como positivo o negativo. ¿Qué estrategia de ingeniería de aviso cumple con estos requisitos?

• Proporcionar ejemplos de pasajes de texto con etiquetas positivas o negativas correspondientes en el aviso seguidos del nuevo pasaje de texto a clasificar.

• Proporcionar una explicación detallada del análisis de sentimientos y cómo funcionan los LLM en el aviso

• Proporcionar el nuevo pasaje de texto a clasificar sin ningún contexto o ejemplos adicionales

• Proporcionar el nuevo pasaje de texto con algunos ejemplos de tareas no relacionadas como resumen de texto o respuesta a preguntas

Una empresa de seguridad está utilizando Amazon Bedrock para ejecutar modelos base (FMS). La empresa quiere asegurarse de que solo los usuarios autorizados invoquen los modelos. La empresa necesita identificar cualquier intento de acceso no autorizado para establecer políticas y reglas adecuadas de gestión de identidad y acceso (IAM) de AWS para futuras iteraciones de los FMs. ¿Qué servicio de AWS debería usar la empresa para identificar a los usuarios no autorizados que intentan acceder a Amazon Bedrock?

• AWS Audit Manager

• AWS Cloud Trail

• Amazon Fraud Detector

• AWS Trusted Advisor

Una empresa ha desarrollado un modelo de ML para clasificación de imágenes. La empresa quiere implementar el modelo en producción para que una aplicación web pueda usar el modelo. La empresa necesita implementar una solución para alojar el modelo y servir predicciones sin gestionar ninguna de la infraestructura subyacente. ¿Qué solución cumplirá con estos requisitos?

• Usar Amazon SageMaker Serverless inference para desplegar el modelo

• Usar Amazon CloudFront para desplegar el modelo.

• Usar Amazon API gateway para alojar el modelo y servir predicciones

• Usar AWS batch para alojar el modelo y servir

Una empresa de IA evalúa periódicamente sus sistemas y procesos con la ayuda de un proveedor de software independiente (ISVs). La empresa necesita recibir notificaciones por correo electrónico cuando los informes de cumplimiento de los ISVs estén disponibles. ¿Qué servicio de AWS puede usar la empresa para cumplir con estos requisitos?

• AWS Audit Manager

• AWS Artifact

• AWS Trusted advisor

• AWS Data Exchange

Una empresa quiere usar un modelo de lenguaje grande (LLM) para desarrollar un agente conversacional. La empresa necesita evitar que el LLM sea manipulado con técnicas comunes de ingeniería de aviso para realizar acciones indeseables o exponer información sensible. ¿Qué acción reducirá estos riesgos?

• Crear una plantilla de aviso que enseñe al LLM a detectar patrones de ataque

• Aumentar el parámetro de temperatura en las solicitudes de invocación al LLM

• Evitar usar LLM que no están listados en Amazon SageMaker

• Disminuir el número de tokens de entrada en la invocación del LLM

Una empresa está utilizando la Matriz de Alcance de Seguridad de IA generativa para evaluar las responsabilidades de seguridad de sus soluciones. La empresa ha identificado 4 diferentes alcances de solución basados en la matriz. ¿Qué alcance de solución le da a la empresa la mayor propiedad de las responsabilidades de seguridad?

• Usar una aplicación empresarial de terceros que tiene características de IA generativa integradas.

• Construir una aplicación utilizando un modelo base de IA generativa de terceros existente (FM)

• Refinar un modelo base de IA generativa de terceros existente (FM) afinando el modelo utilizando datos específicos del negocio

• Construir y entrenar un modelo de IA generativa desde cero utilizando datos específicos que un cliente posee.

Un practicante de IA tiene una base de datos de fotos de animales. El practicante de IA quiere identificar y categorizar automáticamente los animales en las fotos sin esfuerzo humano manual. ¿Qué estrategia cumple con estos requisitos?

• Detección de objetos

• Detección de anomalías

• Reconocimiento de entidades nombradas

• Inpainting

Una empresa quiere crear una aplicación utilizando Amazon Bedrock. La empresa tiene un presupuesto limitado y prefiere flexibilidad sin compromiso a largo plazo. ¿Qué modelo de precios de Amazon Bedrock cumple con estos requisitos?

• A demanda

• Personalización del modelo

• Rendimiento provisionado

• Instancia de Spot

¿Qué servicio o característica de AWS puede ayudar a un equipo de desarrollo de IA a desplegar y consumir rápidamente un modelo base (FM) dentro de la VPC del equipo?

• Amazon Personalize

• Amazon SageMa