Q28 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、事前にトレーニング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開発しています。同社は、LLMの出力が簡潔であり、特定の言語スタイルに従っていることを望んでいます。

• A. プロンプトを調整する。 ✓
• B. 異なるサイズのLLMモデルを選択する。
• C. 温度（Temperature）を上げる。
• D. Top K値を上げる。

正解: A. プロンプトを調整する。

解説

事前にトレーニング済みの大規模言語モデル（LLM）の出力を簡潔かつ特定の言語スタイルに合わせるには、モデルが出力する内容をどのように誘導するかが重要です。プロンプトを調整することは、この目的に有効な方法であり、プロンプトの内容を細かく設計することで、モデルに対して特定のスタイルや長さなどの要件を明示的に指示できます。これは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれ、開発者がモデルの出力をより精密に制御することを可能にします。一方、異なるサイズのLLMモデルを選択しても、出力のスタイルや長さを直接制御することはできません。温度を上げると、出力が多様化・予測不能になるため、簡潔かつ特定スタイルという要件には反します。Top K値を上げても、候補語の数を増やすだけであり、出力の簡潔性やスタイル保証にはつながりません。したがって、プロンプトを調整することが、LLMのレスポンス品質を企業の期待に合わせるための最適なソリューションです。