ファイナル確認比較
生成AIの「基盤モデル（Foundation Model）」と「ファインチューニングモデル」の主な違いはどれか。
A.基盤モデルは汎用的で大規模なデータで訓練され、ファインチューニングモデルは特定タスク向けに調整されている← 正解
✓ 正解です。基盤モデルは広範な知識を持ち、ファインチューニングは特定の用途に最適化させるプロセスです。
B.基盤モデルは Azure OpenAI Serviceでのみ提供され、ファインチューニングモデルはオンプレミス環境のみで動作する
✗ 誤りです。基盤モデルはAzure OpenAI Service以外でも利用可能で、ファインチューニングはクラウド・オンプレミス両方で可能です。
C.ファインチューニングモデルは基盤モデルより大規模な計算リソースを必須とする
✗ 誤りです。むしろファインチューニングは基盤モデルより少量のデータと計算リソースで効率的に調整できます。
D.基盤モデルは日本語に非対応で、ファインチューニングモデルが言語最適化を行う
✗ 誤りです。GPT-4やGPT-3.5など基盤モデルは日本語対応しており、多言語サポートしています。
この問題のポイント
基盤モデルは広範な知識を持ち、ファインチューニングは特定の用途に最適化させるプロセスです。
「ファイナル確認」の他の問題
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IT・クラウド の関連資格
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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