3.1標準
社内文体へモデルを適応するため微調整を検討する。
訓練データの品質と機密性を管理する。
準備として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
微調整では、目的・出所・ラベル・品質を管理し、機密性と権限を確認する。適応後は元モデルとは別に評価する。
詳細解説
正しい目的、ラベル、データ出所、品質基準を記録する
どのデータで何を改善したか追跡でき、再現性と評価が高まる。
どのデータで何を改善したか追跡でき、再現性と評価が高まる。
問題の要件では、目的、ラベル、データ出所、品質基準を記録するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい機密情報の利用許可、匿名化、アクセス制御を確認する
適応用データにもプライバシーと権限の要件が適用される。
適応用データにもプライバシーと権限の要件が適用される。
問題の要件では、機密情報の利用許可、匿名化、アクセス制御を確認するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り重複・誤ラベル・個人情報を確認せず学習へ投入する
品質低下、漏えい、バイアスの原因になる。
品質低下、漏えい、バイアスの原因になる。
問題の要件では、重複・誤ラベル・個人情報を確認せず学習へ投入するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り微調整後の評価を省略する
新しいデータで性能や安全性が変わるため再評価が必要である。
新しいデータで性能や安全性が変わるため再評価が必要である。
問題の要件では、微調整後の評価を省略するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
Amazon Bedrock公式モデルカスタマイズとAIF-C01 Domain 3.1の訓練データ管理を確認する。期待される結果
微調整データの品質・権限・再評価の必要性を説明できる。理解のポイント
- データ出所
- 機密性
- 再評価
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
微調整データ
特定タスクやドメインへの適応に使う入力・期待出力のデータセット。
データ出所
データがどこから来て、誰の許可で、どの条件で利用できるかを示す情報。
問題IDAWS-AIF-104
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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