Microsoft認定資格 AI Fundamentals(予想問題) その18
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問題 19 / 45
ドメイン特化型のQAで生成応答の誤情報(ハルシネーション)を減らしたいとき、最も効果的なのはどれですか？
①モデルの温度(temperature)を大きくして応答の多様性を上げる
②学習データを無作為に大量に追加する
③より大きな汎用LLMをそのまま使う
④外部ドキュメントを検索して根拠を付けてから生成するRAG方式を採用する
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