生成AI応用定義問題
「社内の人事規程（非公開文書）に基づいてGPT-4が正確に回答するシステム」を構築する際にファインチューニングよりRAGが推奨される主な理由はどれか？
A.RAGの方がAPIコストが安いから
✗ RAGは検索・コンテキスト付加のコストが加算されるため、必ずしもコストが低いとは言えない。
B.文書の更新をモデル再訓練なしに即反映でき、機密データをクラウドに送信せずに済むから← 正解
✓ 正解。RAGは文書DBの更新のみで知識が反映でき、機密文書をモデル訓練データとして外部送信しなくて済む。
C.RAGはファインチューニングより常に精度が高いから
✗ タスクによってはファインチューニングの方が精度が高い場合もある。一般論ではない。
D.ファインチューニングはAzureで提供されていないから
✗ Azure OpenAI ServiceはGPT-3.5等のファインチューニングも提供している。
「生成AI応用」の他の問題
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。