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
A. モデルのハルシネーションリスク は、生成AIモデルが不正確または虚偽の情報を生成する可能性を指し、特に顧客対応のチャットボットにとっては重大なリスクとなります。
B. モデルのインフラストラクチャコスト も重要ですが、正確な応答が求められる場面ではハルシネーションのリスクの方がより大きな懸念となります。
C. トレーニングデータの前処理 は通常、モデルの精度に影響を与えますが、このシナリオではチャットボットが不正確な情報を提供するリスクの方が重要です。
D. 強化学習の使用 はモデルの性能向上の手法の1つですが、チャットボットの構築における最重要課題ではありません。
B. モデルのインフラストラクチャコスト も重要ですが、正確な応答が求められる場面ではハルシネーションのリスクの方がより大きな懸念となります。
C. トレーニングデータの前処理 は通常、モデルの精度に影響を与えますが、このシナリオではチャットボットが不正確な情報を提供するリスクの方が重要です。
D. 強化学習の使用 はモデルの性能向上の手法の1つですが、チャットボットの構築における最重要課題ではありません。
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No.2 解説
生成AIモデルを使用して企業のチャットボットを構築する際、次の中で最も重要な考慮事項はどれですか?
- モデルのハルシネーションリスク
- モデルのインフラストラクチャコスト
- トレーニングデータの前処理
- 強化学習の使用