3.1標準
社内の回答例を使ってモデルを適応する。
品質を上げつつ、個人情報・権利・誤答の混入を防ぐ。
準備として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
モデル適応データは権利・同意・機密性・ラベル品質を確認し、分割した評価で適応前後を比較する。
詳細解説
正しい回答例の権利、同意、機密性、ラベル品質、重複を確認する
適応データの利用条件と品質を管理できる。
適応データの利用条件と品質を管理できる。
問題の要件では、回答例の権利、同意、機密性、ラベル品質、重複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。
正しい訓練・検証・テストを分け、適応前後の安全性・品質・費用を比較する
改善と回帰を測定できる。
改善と回帰を測定できる。
問題の要件では、訓練・検証・テストを分け、適応前後の安全性・品質・費用を比較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。
誤り本番ログを無加工で全て適応データにする
個人情報、秘密、偏りが混入する。
個人情報、秘密、偏りが混入する。
問題の要件では、本番ログを無加工で全て適応データに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。
誤り適応後はベースモデルの評価へ戻さない
能力低下や安全性の回帰を見逃す。
能力低下や安全性の回帰を見逃す。
問題の要件では、適応後はベースモデルの評価へ戻さないが解決する範囲と、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。
AWS公式AIF-C01 Domain 3.1のモデル適応、微調整データ、評価を確認する。期待される結果
適応データも通常のデータガバナンスと評価の対象だと説明できる。理解のポイント
- 適応データ
- 同意
- 回帰
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モデルを適応するために用いる入力・正解例。
適応前後比較
同じ評価条件で元モデルと適応後モデルの品質・安全性・費用を比べること。
問題IDAWS-AIF-258
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