Q27 — AWS AIF-C01 第2章

第 27/100 問 | ← 第2章

ある企業が、Amazon Bedrockの基盤モデル（FM）を活用して、社内文書検索ツールを開発しています。同社は、自社のデータを用いてモデルを調整（ファインチューニング）し、正確性を向上させたいと考えています。 このモデルを成功裏に調整するための戦略はどれですか？

• A. プロンプトフィールドおよび完成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形式の内容を含む.txtファイルを作成してトレーニングデータセットを準備する。
• C. Amazon Bedrock向けに事前設定されたスループットを購入する。
• D. 学術誌および教科書を用いてモデルをトレーニングする。

正解: A. プロンプトフィールドおよび完成フィールドを含むラベル付きデータを提供する。

解説

Amazon Bedrockの基盤モデルを成功裏にファインチューニングするには、企業の特定のビジネス要件に応じて、専有データを用いてモデルをトレーニングすることが鍵となります。プロンプトフィールドおよび完成フィールドを含むラベル付きデータを提供すれば、モデルのファインチューニングプロセスに直接適用でき、モデルを企業のデータ特性およびビジネス要件によりよく適合させることができます。この戦略により、トレーニングデータとモデルの適用シナリオとの関連性が確保され、モデルの正確性および実用性を効果的に向上させることができます。