2.1標準
少量の社内データで、文書要約や質問応答の試作を短期間で始めたい。
ゼロから大規模モデルを訓練する計画はない。
基盤モデルを利用する利点として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
基盤モデルは事前学習済みの汎用能力を利用でき、プロンプトや追加データで用途へ適応できる。一方で品質や安全性は別途評価が必要である。
詳細解説
誤り入力データの機密性を自動的に保証する
データ保護はサービス設定、IAM、暗号化、運用方針などで設計する必要がある。
誤り出力の正確性や安全性を無条件に保証する
事前学習済みでも誤りや偏りがあり、評価とガードレールが必要である。
正しい用途に応じてプロンプトや追加データで適応できる
基盤モデルはプロンプト、RAG、微調整などで特定用途へ適応できる。
正しい事前学習済みの能力を利用して初期開発を短縮できる
大規模データで事前学習されたモデルを利用するため、基礎モデルをゼロから作る工程を省ける。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01ガイドのDomain 2.1とAmazon Bedrock公式概要で基盤モデルの利用形態を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
開発短縮と適応性を利点として挙げ、品質保証や機密性を自動保証と誤認しない。
理解のポイント
- 事前学習
- 適応
- 利点と責任の分離
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
基盤モデル
さまざまなタスクへ適応できるよう、大規模データで事前学習されたモデル。
適応
プロンプト、検索拡張、微調整などで特定業務に合わせること。
問題IDAWS-AIF-028
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告