Q7 — AWS AIF-C01 第3章

第 7/100 問 | ← 第3章

ある企業が、業務データ上で基礎モデル（FM）を訓練する必要があります。データセットのサイズは1 GBです。訓練および評価は3週間以内に完了しなければなりません。この要件を満たすソリューションはどれですか？

• A. 検索拡張生成（RAG）
• B. ドメイン適応による微調整 ✓
• C. インストラクションベースの微調整
• D. プロンプト・エンジニアリング

正解: B. ドメイン適応による微調整

解説

1 GBのデータセットは中規模であり、微調整訓練に適しています。RAGおよびプロンプト・エンジニアリングは、小規模なデータセット向けです。ドメイン適応による微調整は、大規模な事前訓練済み言語モデルを基盤とし、特定ドメインのデータでさらに微調整を行う手法であり、業務データ上での基礎モデル訓練という要件に完全に合致します。インストラクションベースの微調整と比べ、入力データの特殊なフォーマット変換を必要とせず、より直接的かつ効率的です。また、3週間という制限は、1 GBのデータに対する微調整訓練および評価を完了するのに十分な時間です。したがって、B（ドメイン適応による微調整）が最も適切な選択肢です。