「AP過去問令和6年度秋期午前問71」の版間の差分

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問71(問題文)

　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　アノテーション

イ　クラスタリング

ウ　ファインチューニング

エ　プロンプトエンジニアリング

回答・解説

ファインチューニング(Fine-Tuning)とは

　ファインチューニングは、基盤となる生成AIモデル(例えば、大規模言語モデル)を、自社の独自データを使用して再学習させ、特定の業務やサービスに特化したモデルにカスタマイズするプロセスを指します。

目的：

基盤モデルが持つ汎用的な知識に加え、特定の業界や業務に関連した知識や文脈を追加することで、より正確で価値の高い応答を提供します。

特徴：

カスタマイズ対象：企業特有の用語やドメイン知識。
具体例：法務文書、医療データ、カスタマーサポートログなど。

　アのアノテーション(Annotation)は間違いです。

データにラベルやタグを付ける作業を指します。
モデル学習の前準備として、データセットの作成や品質向上に使用されます。

　イのクラスタリング(Clustering)は間違いです。

データを類似性に基づいてグループ化する手法です。
生成AIの直接的なカスタマイズではなく、データ分析や分類に利用されます。

　ウのファインチューニング(Fine-Tuning)は正しいです。

　エのプロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)

AIモデルに適切な指示（プロンプト）を与えて、期待する応答を得る技術です。
モデル自体を学習させるのではなく、既存モデルを活用する方法に該当します。

　したがって

ウ

　が答えです。

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 =='''問71(問題文)'''==
+　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　アノテーション
+イ　クラスタリング
+ウ　ファインチューニング
+エ　プロンプトエンジニアリング
 =='''回答・解説'''==
+'''ファインチューニング(Fine-Tuning)とは'''
+　ファインチューニングは、基盤となる生成AIモデル(例えば、大規模言語モデル)を、自社の独自データを使用して再学習させ、特定の業務やサービスに特化したモデルにカスタマイズするプロセスを指します。
+*目的：
+:*基盤モデルが持つ汎用的な知識に加え、特定の業界や業務に関連した知識や文脈を追加することで、より正確で価値の高い応答を提供します。
+*特徴：
+:*カスタマイズ対象：企業特有の用語やドメイン知識。
+:*具体例：法務文書、医療データ、カスタマーサポートログなど。
+　アのアノテーション(Annotation)は間違いです。
+*データにラベルやタグを付ける作業を指します。
+*モデル学習の前準備として、データセットの作成や品質向上に使用されます。
+　イのクラスタリング(Clustering)は間違いです。
+*データを類似性に基づいてグループ化する手法です。
+*生成AIの直接的なカスタマイズではなく、データ分析や分類に利用されます。
+　ウのファインチューニング(Fine-Tuning)は正しいです。
+　エのプロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)
+*AIモデルに適切な指示（プロンプト）を与えて、期待する応答を得る技術です。
+*モデル自体を学習させるのではなく、既存モデルを活用する方法に該当します。
+　したがって
+<span style = "background:linear-gradient(transparent 75%, #7fbfff 75%); font-weight:bold; ">
+ウ</span>
+　が答えです。