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
B が正解です。基盤モデルは多数のパラメータを持ち、膨大で多様なデータで訓練された汎用的な AI モデルであり、モデルカスタマイズは特定のタスクのためにベースモデルを調整するプロセスを指します。
A は不正解です。この選択肢はモデルカスタマイズの定義は正しいですが、基盤モデル の定義が欠けています。
C は不正解です。モデルカスタマイズと 基盤モデル を同一視しており、それぞれの特徴を区別していません。
D は不正解です。モデルカスタマイズと 基盤モデル の定義が逆になっています。基盤モデル が大規模で汎用的なモデルであり、モデルカスタマイズがそれを調整するプロセスです。
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A は不正解です。この選択肢はモデルカスタマイズの定義は正しいですが、基盤モデル の定義が欠けています。
C は不正解です。モデルカスタマイズと 基盤モデル を同一視しており、それぞれの特徴を区別していません。
D は不正解です。モデルカスタマイズと 基盤モデル の定義が逆になっています。基盤モデル が大規模で汎用的なモデルであり、モデルカスタマイズがそれを調整するプロセスです。
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No.7 解説
ある企業が、生成AIを活用してパーソナライズされた顧客体験を開発しており、既製の基盤モデルを使用するか、特定のニーズに合わせてカスタマイズしたモデルを使用するかを検討しています。チームは、基盤モデルをそのまま使用する場合と、特定のタスクのパフォーマンスを向上させるために独自のデータでモデルをカスタマイズする場合の主な違いを理解する必要があります。この区別は、最も効果的なAIソリューションを展開するための戦略を導くものです。何を提案しますか？
- モデルカスタマイズと基盤モデルは、基盤モデルのパラメータ値を調整するためにトレーニングデータを使用してカスタムモデルを作成するプロセスを指します
- 基盤モデルは多数のパラメータを持ち、膨大で多様なデータで訓練されたAIモデルですが、モデルカスタマイズは訓練データを使用してベースモデルのパラメータ値を調整し、カスタムモデルを作成するプロセスです
- モデルカスタマイズと基盤モデルの両方は、多数のパラメータを持ち、膨大で多様なデータで訓練されたAIモデルを指します
- モデルカスタマイズは、多数のパラメータを持ち、膨大で多様なデータで訓練されたAIモデルを指し、一方、基盤モデルはベースモデルのモデルパラメータ値を調整してカスタムモデルを作成するために訓練データを使用するプロセスを指します