AWS認定資格 無料問題集

AWS Certified AI Practitioner
テーマ別 集中演習(基盤モデルの応用)

第3問 カスタマーサポートにおけるLLMのファインチューニング手法

 ある企業が、カスタマーサポートの効率を上げるために、大規模言語モデルを顧客対応に役立てたいと考えています。例えば、顧客のメールから感情分析をしたり、チャットのやり取りを要約することで迅速な解答を提供することが目指されています。この状況で、ファインチューニングで行うプロセスや手法を最もよく表しているものを選択してください。

 既に学習済みの言語モデルを全面的に再構築するために、多段階の調整と検証作業を含む綿密なプロセスを指します。
 事前トレーニングされた言語モデルに入力する前に、顧客対応のデータを前処理してクリーンアップするための手法です。
 顧客対応の特定タスクのためにラベル付けされたデータを使用して、事前学習済みの言語モデルをさらにトレーニングするプロセスです。
 事前学習済みの言語モデルと顧客対応向けモデルを組み合わせ、全体的な性能を向上させるアンサンブル手法です。

※この問題にはヒントがあります。必要に応じて、こちらのボタンをクリックして内容をご覧ください。

 チューニングという言葉が示すように、新規に何かを作るのではなく、出来上がったものに対する調整のイメージであることは想像できるでしょう。つまり、「既に学習済みのモデル」 と 「目的に応じた追加学習」 の組み合わせがファインチューニングの本質です。

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  • 2026/6/6 問題ID: AIF301S004 透明性を重視した責任あるAIのガイドラインに関する問題を追加しました。
  • 2026/5/30 問題ID: AIF301S003 ファインチューニングにかかるコストの削減方法に関する問題を追加しました。
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  • 2026/5/30 問題ID: AIF301S001 機械学習の適用が適切なユースケースに関する問題を追加しました。
  • 2026/5/30 問題ID: AIF202C014 Amazon Bedrock のモデルカスタマイズ機能の利点に関する問題を加筆・修正しました。

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