令和6年度秋期 応用情報技術者試験 午前 問71

正解：ウ

AI解説

ファインチューニングとは、汎用的に事前学習された基盤モデル(大規模言語モデルなど)に対し、自社固有のデータを追加学習させることで、特定の業務やサービスに適した挙動へ調整する手法である。モデルの重み自体を更新する点がプロンプトエンジニアリングとの違いである。 ア: アノテーションは、学習データに正解ラベルやタグを付与する作業であり、モデルの学習に使うデータを整備する工程であってモデル自体の調整ではない。 イ: クラスタリングは、類似したデータをグループ化する教師なし学習の手法であり、基盤モデルを特化させる手法ではない。 ウ: 独自データで基盤モデルを追加学習させ自社業務向けに特化させる手法で、正解である。 エ: プロンプトエンジニアリングは、モデルの重みを変えずに入力(プロンプト)の工夫だけで望む出力を引き出す技術であり、モデル自体はカスタマイズしない。 💡 「モデルの中身(パラメータ)を変えるか変えないか」がファインチューニングとプロンプトエンジニアリングを区別する分岐点である。