AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）
解説
D: これが正解です。Amazon Bedrockでは、ベースとなる基盤モデルのプライベートコピーを作成し、そのコピーを自社のデータでファインチューニングすることができます。これにより、元の基盤モデルの能力を保持しつつ、特定のタスクや領域に対して最適化することができます。
A: この選択肢は誤りです。基盤モデルの「公開」コピーを作成することはできません。Amazon Bedrockでは、プライベートコピーを作成してカスタマイズすることが推奨されています。
B: この選択肢は誤りです。基盤モデル自体を直接訓練することはできません。基盤モデルはAmazon Bedrockによって提供される事前訓練済みモデルであり、ユーザーが直接変更することはできません。
C: この選択肢は誤りです。既存の基盤モデルを廃棄してゼロから新しいモデルを作成することは、時間とリソースの無駄になります。Amazon Bedrockの目的は、既存の強力な基盤モデルを活用し、それをカスタマイズすることです。
A: この選択肢は誤りです。基盤モデルの「公開」コピーを作成することはできません。Amazon Bedrockでは、プライベートコピーを作成してカスタマイズすることが推奨されています。
B: この選択肢は誤りです。基盤モデル自体を直接訓練することはできません。基盤モデルはAmazon Bedrockによって提供される事前訓練済みモデルであり、ユーザーが直接変更することはできません。
C: この選択肢は誤りです。既存の基盤モデルを廃棄してゼロから新しいモデルを作成することは、時間とリソースの無駄になります。Amazon Bedrockの目的は、既存の強力な基盤モデルを活用し、それをカスタマイズすることです。
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Amazon Bedrock＋ 質問 / コメント
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No.31 解説
電子商取引企業がAWSクラウドに移行中で、製品推薦のためにAmazon Bedrockを使用したいと考えています。同社は、選択した基盤モデルのパフォーマンスを向上させるために、独自のラベル付きトレーニングデータセットを提供したいと考えています。与えられたユースケースに最適なソリューションとして、以下のうちどれが該当しますか？
- Amazon Bedrockを活用して基盤モデルの公開コピーを作成し、この公開コピーのモデルをラベル付きトレーニングデータセットを使用して訓練するべきです
- ラベル付きトレーニングデータセットを使用して基盤モデル自体を訓練するためにAmazon Bedrockを活用するべきです。
- 会社はAmazon Bedrockを活用して選択した基盤モデルを廃棄し、ラベル付けされたトレーニングデータセットを使用してゼロから新しいモデルを作成するべきです
- Amazon Bedrockを活用して基盤モデルの別個のコピーを作成し、このプライベートコピーのモデルをラベル付きトレーニングデータセットを使用して訓練する