AIF-C01#35(foundation-models)
ある企業が、ターゲットとするタスクに特化した、ラベル付きの小さなデータセットを使用して、AIモデルをトレーニングするために教師あり学習を使用しています。 これは、基盤モデル（FM）のライフサイクルのどのステップを説明していますか？
正解：A
正解の根拠
事前学習済みの基盤モデルに対し、特定タスク向けの小規模ラベル付きデータで教師あり学習を行うステップは、FM ライフサイクルにおけるファインチューニング (Fine-tuning) フェーズです。Bedrock や SageMaker JumpStart のファインチューニングジョブはまさにこの工程に該当し、汎用 FM をユースケース特化型に適応させます。
FM ライフサイクル
| 段階 | 内容 |
|---|---|
| Fine-tuning | タスク特化のラベル付き再学習 |
| Pre-training | 大規模データで一から学習 |
| Data selection | データセット選定 |
| Evaluation | 性能評価 |
不正解の理由
- B: データ選択は学習用データセットを選定する事前段階で、教師ありで再学習する工程そのものではありません。
- C: 事前学習は大規模ラベルなしデータで FM をゼロから構築する段階で、小規模ラベル付きデータでの再学習とは別工程です。
- D: 評価はモデルの性能測定を行うフェーズで、教師ありデータで学習を実施するファインチューニングとは目的が異なります。
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