やさしい AIF（ドメイン 4）
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は基盤モデルを活用したアプリ設計・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニングを整理しました。今回は、AI を正しく・安全に使うための責任ある AI（Responsible AI）の考え方と、それを支える AWS サービスを解説します。試験ガイドのドメイン4に対応した内容です。 責任ある AI とは AI システムは「精度が高い」だけでは不十分です。出力が公平か、説明できるか、安全に運用されているか、これらを組織として担保することが求められます。 試験では以下の原則がキーワードとして問われます。 原則 内容 公平性（Fairness） 特…
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やさしい AIF（ドメイン 3）
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は生成 AI の基礎（FM・LLM・トークン・埋め込み・推論パラメータ）を整理しました。今回は、基盤モデルを実際のアプリケーションに活用するための設計・実装・評価に関する知識を整理します。試験ガイドのドメイン3に対応した内容です。 基盤モデルを使ったアプリ設計の考慮事項 FM の特性：大規模・ブラックボックス 深層学習の過程と学習の結果得られる基盤モデル（FM）には、以下の固有の特徴があります。 特性 内容 大規模なコンピューティング要件 FM のトレーニングには多くの GPU リソースと時間が必要。既存の FM をそのまま利用したり、転移学…
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