3.1標準
出力を常に社内テンプレートのJSON形式にしたい。
モデルへ新しい事実を覚えさせる必要はなく、まず短期間で試したい。
最初に検討すべき方法はどれか。
× 不正解
形式や振る舞いの調整は、まずプロンプトと例で検証する。微調整はデータ準備・学習・評価を伴うため要件と費用を比較する。
詳細解説
正しい明確な指示と例を含むプロンプトを設計する
形式や文体の適応なら、追加学習よりプロンプトで短期間に検証できる。
誤り大規模データでモデルを再学習する
単純な形式指定に対して過大なコストと時間が必要になる。
誤り温度を変更すればJSONスキーマが必ず保証される
温度はランダム性に関する設定で、形式検証を代替しない。
誤り出力を検証せず下流APIへ渡す
生成出力はスキーマ検証と業務ルール確認が必要である。
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。
Amazon Bedrock公式Prompt management・モデルカスタマイズの説明を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
形式適応にプロンプト、パラメータ更新に微調整という使い分けを説明できる。
理解のポイント
- プロンプト
- 微調整
- 形式検証
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
プロンプト適応
入力の役割、例、制約を工夫して出力の形式や振る舞いを変える方法。
微調整
追加データでモデルのパラメータを更新し、特定タスクやドメインへ適応する方法。
問題IDAWS-AIF-078
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
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