Q99 — AWS AIF-C01 第1章

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ある研究会社が、Amazon Bedrock の基盤モデル（FM）を活用してチャットボットを開発しました。このチャットボットは、大規模な研究論文データベースから質問に対する回答を検索できます。 多数のプロンプトエンジニアリングの試行後、同社は、研究論文に複雑な科学用語が多用されているため、FM のパフォーマンスが不十分であることに気づきました。このチャットボットのパフォーマンスを向上させるには、会社は何を行うべきですか？

• A. 少数ショットプロンプトを使用して、FMが質問にどのように答えるかを定義する
• B. ドメイン適応微調整を用いて、FMを複雑な科学用語に適応させる ✓
• C. FMの推論パラメータを変更する
• D. 研究論文のデータをクリーニングし、複雑な科学用語を除去する

正解: B. ドメイン適応微調整を用いて、FMを複雑な科学用語に適応させる

解説

研究論文に含まれる複雑な科学用語を扱う際のチャットボットのパフォーマンス向上には、ドメイン適応微調整が有効です。この手法により、基盤モデル（FM）を特定のドメインやタスクに適応させ、当該ドメインにおけるパフォーマンスを向上させることができます。ドメイン適応微調整によって、モデルは複雑な科学用語をより正確に理解・処理できるようになり、チャットボットの性能が向上します。したがって、正しい選択肢はBです。