AWS認定試験 AI Practitioner(予想問題) その15
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問題 21 / 65
LoRAやAdapterのようなパラメータ効率化手法をファインチューニングに用いる場合のコスト面のトレードオフとして適切なのはどれか。
①これらの手法は常にモデル性能を無制限に向上させる
②学習と保存に要する資源を抑えられる一方で極端な性能向上には限界がある
③パラメータ効率化はデータプライバシー問題を自動的に解決する
④これらの手法は推論レイテンシを必ず悪化させる
⑤パラメータ効率化はファインチューニングの初期費用を無くす