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AIF-C01試験の準備方法｜権威のあるAIF-C01日本語版サンプル試験｜実際的なAWS Certified AI Practitioner合格率書籍

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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q130-Q135):

質問 # 130
A company wants to use a large language model (LLM) on Amazon Bedrock for sentiment analysis. The company wants to know how much information can fit into one prompt.
Which consideration will inform the company's decision?

A. Context window
B. Temperature
C. Model size
D. Batch size

正解：A

解説：
The context window determines how much information can fit into a single prompt when using a large language model (LLM) like those on Amazon Bedrock.
Context Window:
The context window is the maximum amount of text (measured in tokens) that a language model can process in a single pass.
For LLM applications, the size of the context window limits how much input data, such as text for sentiment analysis, can be fed into the model at once.
Why Option B is Correct:
Determines Prompt Size: The context window size directly informs how much information (e.g., words or sentences) can fit in one prompt.
Model Capacity: The larger the context window, the more information the model can consider for generating outputs.
Why Other Options are Incorrect:
A: Temperature: Controls randomness in model outputs but does not affect the prompt size.
C: Batch size: Refers to the number of training samples processed in one iteration, not the amount of information in a prompt.
D: Model size: Refers to the number of parameters in the model, not the input size for a single prompt.

質問 # 131
A company wants to implement a large language model (LLM)-based chatbot to provide customer service agents with real-time contextual responses to customers' inquiries. The company will use the company's policies as the knowledge base.

A. Fine-tune the LLM on the company policy data.
B. Implement Retrieval Augmented Generation (RAG) for in-context responses.
C. Retrain the LLM on the company policy data.
D. Use pre-training and data augmentation on the company policy data.

正解：B

解説：
* Retraining or pre-training is costly and unnecessary for just using company policies.
* Fine-tuning adapts models but is inefficient for frequently changing company documents.
* Retrieval-Augmented Generation (RAG) is the best approach - it retrieves relevant policy documents from a knowledge base and feeds them into the model context in real time, ensuring accurate and up-to-date responses.
# Reference:
AWS Documentation - RAG with Amazon Bedrock

質問 # 132
A company is using Amazon SageMaker Studio notebooks to build and train ML models. The company stores the data in an Amazon S3 bucket. The company needs to manage the flow of data from Amazon S3 to SageMaker Studio notebooks.
Which solution will meet this requirement?

A. Configure SageMaker to use a VPC with an S3 endpoint.
B. Use Amazon Macie to monitor SageMaker Studio.
C. Configure SageMaker to use S3 Glacier Deep Archive.
D. Use Amazon Inspector to monitor SageMaker Studio.

正解：A

質問 # 133
A company wants to use a large language model (LLM) to develop a conversational agent. The company needs to prevent the LLM from being manipulated with common prompt engineering techniques to perform undesirable actions or expose sensitive information.
Which action will reduce these risks?

A. Decrease the number of input tokens on invocations of the LLM.
B. Increase the temperature parameter on invocation requests to the LLM.
C. Avoid using LLMs that are not listed in Amazon SageMaker.
D. Create a prompt template that teaches the LLM to detect attack patterns.

正解：D

解説：
Creating a prompt template that teaches the LLM to detect attack patterns is the most effective way to reduce the risk of the model being manipulated through prompt engineering.
* Prompt Templates for Security:
* A well-designed prompt template can guide the LLM to recognize and respond appropriately to potential manipulation attempts.
* This strategy helps prevent the model from performing undesirable actions or exposing sensitive information by embedding security awareness directly into the prompts.
* Why Option A is Correct:
* Teaches Model Security Awareness: Equips the LLM to handle potentially harmful inputs by recognizing suspicious patterns.
* Reduces Manipulation Risk: Helps mitigate risks associated with prompt engineering attacks by proactively preparing the LLM.
* Why Other Options are Incorrect:
* B. Increase the temperature parameter: This increases randomness in responses, potentially making the LLM more unpredictable and less secure.
* C. Avoid LLMs not listed in SageMaker: Does not directly address the risk of prompt manipulation.
* D. Decrease the number of input tokens: Does not mitigate risks related to prompt manipulation.

質問 # 134
A social media company wants to use a large language model (LLM) to summarize messages. The company has chosen a few LLMs that are available on Amazon SageMaker JumpStart. The company wants to compare the generated output toxicity of these models.
Which strategy gives the company the ability to evaluate the LLMs with the LEAST operational overhead?

A. Reinforcement learning from human feedback (RLHF)
B. Model evaluation with human workers
C. Automatic model evaluation
D. Crowd-sourced evaluation

正解：C

解説：
The least operational overhead comes from automated tools that can scan and evaluate LLM outputs for toxicity. AWS and SageMaker JumpStart support integrations with automatic evaluation tools and APIs (such as Amazon Comprehend or third-party toxicity classifiers).
* B is correct: Automated evaluation provides quick, scalable, and repeatable analysis, requiring minimal human intervention.
* A and C require manual effort, increasing operational overhead.
* D (RLHF) is resource-intensive and not designed for rapid, automated model comparison.
"Automated evaluation can quickly assess generated text for specific attributes like toxicity, sentiment, or compliance using pre-trained classifiers, reducing human involvement and operational complexity." (Reference: AWS SageMaker JumpStart Evaluation, AWS AI Practitioner Guide)

質問 # 135
......

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