AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals AI の概念と機能の識別 問6
AI の概念と機能の識別／AIモデルの構成要素と構成ある会社が、問い合わせメールの内容から、注文番号・希望日・商品名を決まった形式で抽出するために、生成AIモデルを呼び出すアプリを作ります。同じメールを入力したときは、実行のたびに表現や抽出結果がなるべくぶれないようにしたいと考えています。この要件に合う構成パラメーターの設定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）
- Atemperature を 0 に近い低い値にする
- Btemperature を高い値にして出力の多様性を上げる
- Cmax tokens を大きくして長い応答を許可する
- Dmax tokens を小さくして応答を短く切り詰める
正解：A
解説
temperature は、出力の多様性（ランダム性）を調整するパラメーターです。値を低くすると、確率の高い語が選ばれやすくなり、同じ入力に対する出力が安定します。高くすると表現のばらつきが増え、創作的な文章には向く一方、抽出のような一貫性が必要な処理には向きません。max tokens は、生成する応答の最大トークン数を制限する設定であり、出力のぶれを抑える働きはありません。
選択肢ごとの解説
- A正しい。temperature を低くすると出力のランダム性が下がり、同じ入力に対する結果が安定しやすくなります。
- B誤り。temperature を高くすると出力の多様性が増し、実行のたびに結果がぶれやすくなります。要件とは逆の設定です。
- C誤り。max tokens は応答の長さの上限を決める設定です。応答を長く許可しても、出力のぶれは抑えられません。
- D誤り。max tokens を小さくすると応答が途中で打ち切られる可能性が高まるだけで、出力の一貫性は高まりません。