AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第20問 大規模言語モデルの比較評価に適したデータソース
ある小売企業では、複数の大規模言語モデルを用いて、商品レビュー結果の自動分類システムを構築しようとしています。各モデルが生成する分類結果の正確性や一貫性を比較して、最も信頼性の高いモデルを選定したいと考えています。この比較評価を客観的かつ効率的に行うために、この企業が使用すべきデータソースとして最も適切なものを選択してください。
（問題ID：AIF203C020）
解答
正しい解答：Ｂ. ベンチマークデータセット
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徹底解説
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を用いた商品レビュー結果の自動分類システムを構築する場合に、その正確性や一貫性を比較して最適なモデルを選定するために使用するべき最も適切なデータソースは、ベンチマークデータセットです。ベンチマークデータセットは、標準化された入力データと正解ラベルを備えた評価専用データセットのことで、LLMの性能を統一された基準で客観的に評価するために設計されています。このデータセットを使用することで、本問題のユースケースのような分類タスクにおいても、複数のLLMの比較を客観的、かつ、効率的に、再現性のある形で実施することができます。データ形式やラベル付けなどが統一されており、再現可能性が確保されるように設計されているためです。具体的には、自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の分野におけるIMDB（Internet Movie Database）や画像認識におけるCIFAR-10やCIFAR-100などがあります。
その他の選択肢は、複数のモデルを比較するための適切なデータソースではありません。「マーケティングのレビュー分析レポート」 について、マーケティング目的で作成されたレポートは、ビジネス上の判断をするためにマーケティング分析の結果をまとめたものであり、同じ条件で複数のモデルを比較するための評価データとして利用できるものではありません。また、「顧客から収集したアンケート結果」 について、アンケートは、顧客の意見や感想を収集するための手法であり、モデルの比較評価に必要な標準化された入力データや正解ラベルが提供されるものではなく、再現性が確保されるものでもありません。そして、「商品カテゴリー別の売上データ」 は、数値的な集計を目的とした業務データであり、これもモデルの性能評価に必要な情報ではありません。
問題掲載日：2026-04-13
Information
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