AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 生成 AI の基礎 問18
生成 AI の基礎／生成 AI の基本概念（トークン・埋め込み・基盤モデル・プロンプト）テキストや画像などの意味的な特徴を、近い意味のものどうしが近くに配置されるような数値ベクトルとして表現したものを何と呼びますか。セマンティック検索や RAG の基盤となる概念です。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「生成 AI の基礎」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aプロンプト
- Bトークン
- Cハイパーパラメーター
- D埋め込み（エンベディング）
正解：D
解説
埋め込み（エンベディング）は、テキストや画像などの意味的な特徴を数値ベクトルで表現したもので、意味が近いものどうしがベクトル空間上で近くに配置されます。この性質を使って、語句が一致しなくても意味の近い情報を見つけるセマンティック検索や RAG が実現されます。プロンプトは入力指示、トークンは処理単位、ハイパーパラメーターは学習設定で、いずれも別概念です。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。プロンプトはモデルへの入力指示で、意味をベクトル化したものではありません。
- B誤り。トークンはテキスト処理の最小単位で、意味的なベクトル表現そのものではありません。
- C誤り。ハイパーパラメーターは学習時の設定値で、意味のベクトル表現ではありません。
- D正しい。埋め込みは意味をベクトル化したもので、セマンティック検索や RAG の基盤になります。