Q44 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、Amazon Bedrock上で大規模言語モデル（LLM）を用いて感情分析を行おうとしています。この企業は、LLMが同一の入力プロンプトに対して一貫性のある応答を生成することを要求しています。

• A. 温度（Temperature）値を低下させる。 ✓
• B. 温度（Temperature）値を上昇させる。
• C. 出力トークン長を短縮する。
• D. 最大生成長（max tokens）を増加させる。

正解: A. 温度（Temperature）値を低下させる。

解説

Amazon Bedrock上で大規模言語モデル（LLM）を用いた感情分析において、推論パラメータのうち「温度（Temperature）」は、生成される応答のランダム性に大きな影響を与えます。温度値が高いと、応答はよりランダムかつ多様になり、低いと応答はより一貫性と予測可能性が高くなります。したがって、同一の入力プロンプトに対してより一貫性のある応答を生成させるには、推論パラメータとして温度値を低下させる必要があります。