令和6年秋期試験問題 午前問71
問71解説へ
生成AIのビジネス活用において，独自のデータを学習させることにより基盤モデルを自社の業務やサービスに特化したモデルへとカスタマイズすることを何と呼ぶか。
- アノテーション
- クラスタリング
- ファインチューニング
- プロンプトエンジニアリング
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解説
- アノテーションは、データに対してラベルや注釈を付ける作業を指します。例えば、画像認識モデルの学習では、画像内の対象物に「犬」や「猫」といったラベルを事前に付けることで、モデルがそれを学習できるようにします。
- 機械学習の分野におけるクラスタリングは、データ同士の類似度を定義し、その定義した類似度に基づいてデータを基づいてグループ化する手法です。教師なし学習の代表例として広く利用されています。
- 正しい。ファインチューニングは、事前に学習済みのAIモデル（基盤モデル）を基に、学習を追加してモデルのパラメータの一部または全体を調整したり、結果を出力する層を新たに追加したりすることで、特定のタスクに適応した形にカスタマイズすることです。ファインチューニングは、使用する事前学習済みモデルのパラメータを調整する必要がある場合に行われ、パラメータを固定したまま出力層の学習のみにより適応可能である場合は転移学習が用いられます。
- プロンプトエンジニアリングは、AIモデルからより精度の高い出力を得るために、生成AIに与える指示であるプロンプトを設計・最適化する技術分野です。有効で正確な結果を得るためのプロンプト設計では、❶指示が具体的で明確であること、❷出力すべき項目やデータ形式・対象範囲など必要となる情報が含まれていること、❸区切り文字を使用するなどして簡潔で分かりやすい記述にすること、などに注意しながら指示を与えるのが良いとされています。
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