Q65 — AWS AIF-C01 第1章

第 65/100 問 | ← 第1章

ファウンデーションモデル（FM）を微調整する際、継続的プリトレーニングの利点として適切なのはどれですか？

• A. モデルの複雑さを低減するのに役立つ。
• B. 時間の経過とともにモデルのパフォーマンスを向上させる。 ✓
• C. 訓練時間の要件を削減する。
• D. モデルの推論時間を最適化する。

正解: B. 時間の経過とともにモデルのパフォーマンスを向上させる。

解説

本問は、ファウンデーションモデル（FM）の微調整における継続的プリトレーニングの利点についての理解を問うものです。機械学習において、継続的プリトレーニングとは、モデルが初期訓練を終えた後に、新たなデータを用いてさらに訓練を続ける手法です。その主な利点は、時間の経過とともにモデルがより多くの情報を学習し、パフォーマンスが向上することです。したがって、B 選択肢「時間の経過とともにモデルのパフォーマンスを向上させる」が正解です。A、C、D 選択肢は、継続的プリトレーニングの主な利点ではありません。