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15問 運用負荷を抑えたファインチューニングの実施方法

 ある小売企業は、顧客レビューに基づいて商品カテゴリーを自動分類するアプリケーションを開発しています。開発チームは、オープンソースの大規模言語モデルをカテゴリー分類のタスク向けに微調整したいと考えています。データセットは既に整備されており、最小限の運用負荷でファインチューニングを実施したいという要件を最も満たすソリューションを選択してください。

 Amazon SageMaker Studio で Jupyter Notebook を作成して、カスタムスクリプトによるトレーニングを実行する。
 Amazon Bedrock の Knowledge Bases を使用して、商品カテゴリーの分類タスク向けにモデルを自動学習させる。
 AWS Glue のワークフローを使用して、大規模言語モデルのトレーニングジョブを自動実行する。
 Amazon SageMaker JumpStart を使用して、事前構築済みの大規模言語モデルを微調整する。

※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。

 最小限の運用負荷で微調整したいという要件がポイントです。環境構築やコード作成が必要な方法は自然と候補から外れます。また、データセットが既に整備されているため、追加のデータ処理サービスを使う必要もありません。

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