2.1標準
二つの回答から、より役立ち安全なものを人が選ぶ。
基盤モデルの応答方針を人の好みに近づける。
説明として正しいものを2つ選べ。
× 不正解
人の選好や評価はモデル適応へ使えるが、評価者基準・偏り・同意・機密性と更新後の安全性を管理する。
詳細解説
正しい人の順位付けや評価から、望ましい回答の傾向を学ぶことがある
人の選好をモデル適応へ利用する。
人の選好をモデル適応へ利用する。
問題の要件では、人の順位付けや評価から、望ましい回答の傾向を学ぶことがあ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。
正しい評価者の基準、偏り、同意、機密性と、モデル更新後の安全性を確認する
フィードバックデータも品質・ガバナンスの対象になる。
フィードバックデータも品質・ガバナンスの対象になる。
問題の要件では、評価者の基準、偏り、同意、機密性と、モデル更新後の安全性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。
誤り人が選んだ回答は常に事実で偏りがない
評価者の見方やデータの偏りが反映される。
評価者の見方やデータの偏りが反映される。
問題の要件では、人が選んだ回答は常に事実で偏りが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。
誤り人のフィードバックで学習したモデルは評価不要である
新しい出力の品質と安全性を再評価する必要がある。
新しい出力の品質と安全性を再評価する必要がある。
問題の要件では、人のフィードバックで学習したモデルは評価不要であ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。
AWS公式AIF-C01 Domain 2.1の基盤モデル適応、人のフィードバック、責任あるAIを確認する。期待される結果
人の評価データの利点と、評価者・データ品質の限界を説明できる。理解のポイント
- 選好
- 評価者
- 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
人のフィードバック
モデル出力を人が比較・評価し、その好みを適応や評価へ使う情報。
評価者バイアス
評価者の背景や基準によって判定が系統的に偏ること。
問題IDAWS-AIF-270
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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