Q56 — AWS AIF-C01 第1章

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ある企業が、Amazon Bedrockの基礎モデル（FM）を生成AI検索ツールに活用しています。この企業は、自社のデータを用いてモデルをファインチューニングし、精度を向上させたいと考えています。どの戦略がモデルのファインチューニングを成功裏に実施するのに有効でしょうか？

• A. プロンプトフィールドとコンプリーションフィールドを含むラベル付きデータを提供する。 ✓
• B. 複数行の.csv形式を含む.txtファイルを作成して訓練データセットを準備する。
• C. Amazon BedrockのProvisioned Throughputを購入する。
• D. 学術誌および教科書を用いてモデルを訓練する。

正解: A. プロンプトフィールドとコンプリーションフィールドを含むラベル付きデータを提供する。

解説

本問は、モデルのファインチューニング戦略に関する理解を問うものです。AI分野において、モデルの精度を向上させるには、プロンプトフィールドとコンプリーションフィールドを含むラベル付きデータを提供することが有効なファインチューニング戦略です。選択肢Bの.csv形式ファイルの準備方法は、ファインチューニングの本質的な要素ではありません。選択肢CのProvisioned Throughput購入は、ファインチューニングとは無関係です。選択肢Dの学術誌・教科書を用いた訓練は、特定の企業データに対するファインチューニングとしては一般的に有効ではありません。したがって、正解はAです。