Q55 — AWS AIF-C01 第1章

第 55/100 問 | ← 第1章

ある企業が、事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）を用いて、製品推薦のためのチャットボットを構築しようとしています。この企業は、LLMの出力を簡潔かつ特定の言語で生成することを要求しています。どのソリューションがLLMの応答品質を企業の期待に合わせるのに最も効果的でしょうか？

• A. プロンプトを調整する。 ✓
• B. 異なるサイズのLLMを選択する。
• C. 温度（temperature）を上げる。
• D. トップK値を大きくする。

正解: A. プロンプトを調整する。

解説

本問は、大規模言語モデル（LLM）の応用に関する理解を問うものです。チャットボット構築において、LLMの出力を簡潔かつ特定言語で生成させるには、応答を効果的に誘導する方法が鍵となります。プロンプトの調整は、LLMの出力に直接影響を与え、特定の言語スタイルや長さ要件に合わせた応答を生成させる最も直接的かつ効果的な手法です。一方、異なるサイズのLLMの選択、温度の上昇、またはトップK値の増加は、出力に影響を与えるものの、プロンプト調整ほど直接的・効果的ではありません。したがって、LLMの応答品質を企業の期待に合わせるには、プロンプトの調整が最も適したソリューションです。