Q99 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、Amazon Bedrock上の基盤モデル（FM）の医療分野におけるパフォーマンスを向上させたいと考えています。同社は個人識別情報（PII）を含まない、未ラベル付けの臨床診断データを保有しています。以下のソリューションのうち、この要件を満たすものはどれですか？

• A. 継続的事前学習（Continual Pre-training） ✓
• B. ファインチューニング（Fine-tuning）
• C. プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
• D. Amazon Bedrock Agentの実装

正解: A. 継続的事前学習（Continual Pre-training）

解説

問題文の記述によると、企業はPIIを含まない未ラベル付けの臨床診断データを活用して、Amazon Bedrock上の基盤モデルの医療分野におけるパフォーマンスを向上させたいと考えています。Amazon Bedrockサービスは、ユーザー自身の未ラベル付けデータを用いた継続的事前学習をサポートしており、これにより特定分野におけるモデルのパフォーマンスを向上させることができます。継続的事前学習は、未ラベル付けデータを用いてモデルをさらに学習させる手法であり、モデルが特定分野のデータ特性によりよく適応し、正確性および汎化性能を高めるのに役立ちます。したがって、企業の要件を満たすソリューションとしてオプションA「継続的事前学習」を選択することが適切です。 全文を表示