AI901-Concept#69
以下の各ステートメントについて、Foundation model 選定と Foundry model catalog の説明として正しい場合は「はい」を、正しくない場合は「いいえ」を選択してください。
注: 正解 1 つにつき 1 点が与えられます。
| ステートメント | はい | いいえ |
|---|---|---|
高リスク領域では、Microsoft 公式が提供する transparency note とモデル カードを確認することが Responsible AI Standard の選定要件である。 transparency note はモデルの能力 / 限界 / 公平性評価を開示する公式ドキュメントで、Microsoft Responsible AI Standard が high-stakes 用途で必須としています。 | ||
Azure AI Foundry model catalog は Azure OpenAI 製モデル以外 (Meta Llama / Mistral / Cohere 等) を一切デプロイできない。 Foundry model catalog はマルチベンダー戦略で、Meta Llama / Mistral / Cohere / Stable Diffusion 等の主要 OSS / 商用モデルもデプロイ可能です。 | ||
頻繁に更新される事実情報を参照させたい場合は、まず fine-tuning ではなく RAG の採用を検討するのが Microsoft 公式ガイダンスである。 Microsoft 公式は「事実情報の最新性は RAG、口調 / 形式の調整は fine-tuning」と整理しており、頻繁更新のシナリオは RAG が第一選択肢です。 |
解説
【正解一覧】
| ステートメント | 正解 |
|---|---|
| 高リスク領域では、Microsoft 公式が提供する transparency note とモデル カードを確認することが Respon… | はい |
| Azure AI Foundry model catalog は Azure OpenAI 製モデル以外 | いいえ |
| 頻繁に更新される事実情報を参照させたい場合は、まず fine-tuning ではなく RAG の採用を検討するのが Microsoft … | はい |
【各判定の詳細】
- 「高リスク領域では、Microsoft 公式が提供する transparency note とモデ…」→ はい: transparency note はモデルの能力 / 限界 / 公平性評価を開示する公式ドキュメントで、Microsoft Responsible AI Standard が high-stakes 用途で必須としています。
- 「Azure AI Foundry model catalog は Azure OpenAI 製モ…」→ いいえ: Foundry model catalog はマルチベンダー戦略で、Meta Llama / Mistral / Cohere / Stable Diffusion 等の主要 OSS / 商用モデルもデプロイ可能です。
- 「頻繁に更新される事実情報を参照させたい場合は、まず fine-tuning ではなく RAG の…」→ はい: Microsoft 公式は「事実情報の最新性は RAG、口調 / 形式の調整は fine-tuning」と整理しており、頻繁更新のシナリオは RAG が第一選択肢です。
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