Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• 知識項目1.2.3：適切なモデルデプロイオプションと構成パラメーター（temperature 等）の特定

分野1：AI の概念と機能を特定する

タスクステートメント1.2：AI モデルのコンポーネントと構成を特定する

• No.15 夜間の大量要約処理に適した Foundry のデプロイの種類
• No.55 temperature を最小にしてもなお残る応答のばらつきへの対処
• No.67 監査向けアシスタントで再現性を確保する構成パラメーターの選定
• No.152 生成AIモデルの出力に多様性を持たせる構成パラメーターの選定
• No.176 モデルの再学習と入力の工夫の使い分け
• No.190 推論時に指定できるモデルパラメーター
• No.216 生成される応答の最大トークン数を制御する設定
• No.263 モデルデプロイ時のリージョン選択がもたらす効果
• No.266 利用が断続的なモデルに適した Foundry のデプロイ方法
• No.298 1 回の生成量に確実な頭打ちを設けるモデル呼び出し設定
• No.303 生成 AI アプリの入出力から有害な内容を検出してブロックする仕組み
• No.304 Foundry のモデルデプロイでデータゾーン内に処理を限定するタイプ
• No.313 モデル構成パラメーター temperature の設定タイミング
• No.375 Foundry でのモデルデプロイ名と基盤モデル名の違い
• No.395 一定で大量のリクエストと安定した応答時間が求められる場合のデプロイの種類
• No.417 モデル カタログとデプロイの関係
• No.465 閉域接続と監査が要件の生成 AI 導入方式
• No.470 temperature パラメータが制御する内容
• No.476 モデル応答の最大長を制御するパラメーター
• No.482 生成される案文の振れ幅を広げる設定
• No.492 同じ依頼から毎回違う言い回しの案を得るための設定