ファインチューニングとRAG
社内規程に基づいて答えるチャットボットを作る。ファインチューニングとRAG(検索拡張生成)について、正しい記述を2つ選べ。
- A
RAGは社内文書でモデルのパラメータを更新する方法なので、文書を検索する仕組みを用意しなくてよい
- B
ファインチューニングをすると、学習した文書のどこを根拠にしたかを回答ごとに自動で示せるようになる
- C
RAGは回答のたびに関連文書を検索して入力に加えるので、規程が改定されても文書を差し替えれば反映しやすい
- D
ファインチューニングは追加のデータでモデルのパラメータを調整する方法で、口調や出力形式をそろえる用途にも使われる
正解と解説を見る
正解：C・D
RAGは回答のたびに関連文書を検索して入力に加えるので、規程が改定されても文書を差し替えれば新しい内容を反映しやすい。ファインチューニングは追加のデータでモデルのパラメータを調整する方法で、口調や出力形式をそろえる用途にも使われる。検索で渡すのか、パラメータを変えるのかという仕組みを取り違えやすい。
- A
誤り。パラメータを更新するのはファインチューニング。RAGは検索の仕組みが中心になる。
- B
誤り。パラメータに取り込まれた知識は、出典を示しにくい。根拠を示しやすいのはRAG。
- C
正しい。モデルを学習し直さずに、最新の文書を根拠として渡せる。
- D
正しい。モデル自体の振る舞いを変える方法。
このサイトの問題は、各試験の公開されている出題範囲に沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。一般社団法人データサイエンティスト協会・一般財団法人統計質保証推進協会の公式サービスではありません。