2.1標準
日本語と英語を含む長文をモデルへ入力する。
トークン数と品質を比較する。
評価として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
トークナイザーは言語ごとのトークン数、文脈長、費用、遅延、意味保持へ影響するため代表入力で評価する。
詳細解説
誤り文字数とトークン数は全言語で同じと仮定する
言語やトークナイザーにより異なる。
正しい代表的な日本語・英語・混在ケースで意味保持と分割の品質を確認する
言語別の能力差を検出できる。
誤りトークン数が少ないモデルなら品質評価は不要である
圧縮と意味品質は別の要素である。
正しい言語・文字種ごとのトークン数、文脈長、費用、遅延を測定する
入力長と運用コストの差を把握できる。
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 Domain 2.1のトークン、文脈長、基盤モデル能力を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
文字数だけでなくトークン化が費用・長さ・品質へ与える影響を説明できる。
理解のポイント
- トークン
- 文脈長
- 言語差
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
トークン
モデルが入力・出力を処理する分割単位。
トークナイザー
文字列をモデルのトークン列へ変換する仕組み。
問題IDAWS-AIF-336
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