Q32 — AWS AIF-C01 第2章

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ある開発者は、機密データを含むトレーニングデータセットを使用して Amazon Bedrock 上でカスタムモデルをトレーニングしました。この開発者は、そのカスタムモデルが機密データに基づいて推論応答を生成しないことを保証したいと考えています。 開発者が機密データに基づく推論応答を防止するために採用すべきアプローチはどれですか？

正解: A. カスタムモデルを削除し、トレーニングデータセットから機密データを削除した後、カスタムモデルを再トレーニングする。

解説

機密データに基づく推論応答を防止するには、トレーニングデータセットに機密データが一切含まれていないことを保証することが不可欠です。一度機密データを含むトレーニングデータセットでモデルがトレーニングされると、モデルは既にその機密データの特徴を学習している可能性があり、推論時に機密データに基づく応答を生成するリスクがあります。そのため、最も効果的な方法は、機密データを用いてトレーニングされたカスタムモデルを削除し、トレーニングデータセットから機密データを完全に除去した上で、再度カスタムモデルをトレーニングすることです。これにより、新しいモデルは機密データの特徴を含まないことが保証され、機密データに基づく推論応答を回避できます。