Q40 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、顧客を支援するチャットボットを開発しようとしています。このチャットボットは、人間の介入なしで、事前に定義されたシナリオに基づいて技術的な問題を解決できる必要があります。企業は、チャットボットの基盤としてファウンデーションモデル（FM）を選択しました。チャットボットは、企業のトーンに合った応答を生成する必要があります。 どのソリューションがこれらの要件を満たしますか？

• A. FMが生成できるトークン数の上限を低く設定する。
• B. 詳細な応答を処理するためにバッチ推論を使用する。
• C. FMが望ましい応答を生成するまで、プロンプトに対して実験と最適化を行う。 ✓
• D. 温度パラメータに高い値を設定する。

正解: C. FMが望ましい応答を生成するまで、プロンプトに対して実験と最適化を行う。

解説

チャットボットが企業のトーンに合った応答を生成し、人的介入なしで技術的課題を解決できるようにするには、応答に対する細かい制御が不可欠です。プロンプトに対して実験と最適化を行うことで、チャットボットの応答を継続的に調整・改善し、企業のトーンやスタイルにより近づけることができます。また、技術的課題を正確かつ効果的に解決できるよう保証できます。この手法は、企業の具体的なニーズに直接対応するカスタマイズを可能にするため、本問の要件を満たすソリューションです。