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17問 推論過程の可視化による応答精度の向上

 ある製造業の企業では、設備点検レポートを自動生成するために大規模言語モデルを活用したシステムを構築しています。このレポートは、点検項目ごとの状況を分析して、複数の判断プロセスを経て最終的な評価を導き出す必要があります。モデルが一貫したステップごとの推論過程を示して、最終評価の精度を向上させるために、最も適したアプローチを選択してください。

 Few-shot prompting を使用して、モデルに例示を与える。
 プロンプトの長さを制限して、モデルのトークン使用量を最適化する。
 出力の多様性を高めるためにTop-pサンプリングの値を大きくする。
 思考の連鎖(CoT:Chain-of-thought)を使用する。


※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。

 設備点検レポートのように、いくつかの判断を積み重ねて最終結果を出すようなタスクでは、モデルがどう考えたかを順番に示せることが重要になります。選択肢の中には例を示す方法やコスト削減の工夫、出力の幅を広げる設定もありますが、これらは推論の流れを説明させる目的とは一致しません。結論に至るまでの思考手順を言語化させる方法に注目してみてください。

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