Q71 — AWS AIF-C01 第3章
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あるデータサイエンティストが、埋め込みを用いてコンテンツをベクトルとして表現するテキスト生成モデルを調査しています。このような状況で埋め込みを使用する目的は何ですか？
- A. 入力テキストを単語またはサブワード単位にトークン化する
- B. 入力テキストを数字トークンのシーケンスに符号化する
- C. 入力テキストにアテンション機構を適用する
- D. 単語のベクトル表現に基づき、単語間の意味的関係を捉える ✓
正解: D. 単語のベクトル表現に基づき、単語間の意味的関係を捉える
解説
テキスト生成モデルにおいて、埋め込みを用いてコンテンツをベクトルとして表現する主な目的は、単語間の意味的関係を捉えることです。埋め込みは、語彙表内の単語またはフレーズをベクトル空間にマッピングする技術であり、これらのベクトルは単語間の意味的および文法的情報を捉えます。埋め込みにより、モデルは文脈における単語の意味を理解でき、これによってテキスト生成の品質と正確性が向上します。