Generative AI Leader 問題の一覧 › 生成AIの出力を改善するテクニック
大規模モデルの能力を小さなモデルへ移し、低コスト・低遅延にする手法はどれですか？
- 蒸留（Distillation）
- グラウンディング
- Chain-of-Thought
- 埋め込み
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答え：A（蒸留（Distillation））
蒸留は大きな教師モデルの知識を小さな生徒モデルに移し、推論コストとレイテンシを下げます。
蒸留は大きな教師モデルの知識を小さな生徒モデルに移し、推論コストとレイテンシを下げます。
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| 埋め込み (Embedding) | 意味を保った数値ベクトル。類似検索・RAG の基盤 |
| Chain-of-Thought | ステップごとの推論を促し、複雑な問題の精度を高める |
| グラウンディング | 信頼できる情報源に根拠づけて回答（ハルシネーション低減） |
| 蒸留 (Distillation) | 大モデルの知識を小モデルへ移す |
※ 学習用に作成したオリジナル問題です。本番試験とは異なります。