AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals AI の概念と機能の識別 問5
AI の概念と機能の識別／AIモデルの構成要素と構成ある企業が、社内の数万件の技術文書から、利用者の質問と意味が近い文書を検索できる仕組みを作ります。キーワードの一致ではなく、文の意味の近さで文書を探せるようにするため、各文書と質問をベクトルに変換して比較する構成を考えています。この目的で、Microsoft Foundry にデプロイするモデルの種類として適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentalsの出題範囲「AI の概念と機能の識別」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aチャット補完モデル
- B画像生成モデル
- C埋め込みモデル
- D音声合成モデル
正解：C
解説
テキストを意味を表す数値ベクトルに変換し、ベクトル間の近さで類似度を比較する用途には、埋め込みモデルを使用します。この仕組みは、意味検索や、検索結果を生成AIの回答に利用する構成の基盤になります。チャット補完モデルは対話形式で文章を生成する用途に適しており、文書をベクトル化して検索する役割には向きません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。チャット補完モデルは、指示や質問に対して文章を生成する用途のモデルです。大量の文書をベクトルに変換して意味の近さで比較する役割には使いません。
- B誤り。画像生成モデルは、テキストの指示から画像を作るためのモデルです。文書の意味検索には関係しません。
- C正しい。埋め込みモデルは、テキストの意味をベクトルとして表現し、類似度比較による意味検索を可能にします。
- D誤り。音声合成モデルは、テキストを音声に変換するためのモデルです。文書の意味をベクトル化して比較する用途には使えません。