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13問 基盤モデルのファインチューニングのアプローチ

 ある金融機関は、事前トレーニング済みの基盤モデルをファインチューニングして、顧客対応の質を向上させたいと考えています。このモデルは一般的な金融用語や基本的な問い合わせには対応できていますが、商品固有の専門用語や複雑な取引に関する応答の正確性と文脈に応じた表現力が不十分です。限られた時間とコストの中で、このモデルの応答性能を向上させるために、最も有効なアプローチを選択してください。

Ａ モデルのトークン最大長を調整して、より長い文脈を処理できるようにする。
Ｂ 学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメーターを体系的に調整する。
Ｃ トレーニングのエポック数を現在の値から削減して、過学習のリスクを抑える。
Ｄ データセットのサイズを削減して、より厳選されたデータでモデルを学習させる。


※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。

　トレーニングのデータ量を減らす、学習回数を減らすといった手法は、学習機会の損失につながる可能性があります。今回の課題に対して、より直接的に性能を高める方法を考えてみましょう。限られた時間とコストの中で、どのような工夫が可能でしょうか。

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