GenAI の基本概念の定義
Defining the Core Concepts of Generative AI
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
まず主線を押さえる：テキストはに分割され、（）に変換され、Transformer ベースの LLM が処理してする。周辺概念として、、、、、がある。
Hold one main line: text is split into tokens, turned into vectors (embeddings), and processed by a Transformer-based LLM that generates output. Around it sit chunking, prompt engineering, foundation models, multimodal models, and diffusion models.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| Token | |
| Chunking | |
| うめこみ | Embedding |
| Vector | |
| Prompt engineering | |
| Transformer-based LLM | |
| きばんモデル | Foundation model |
| Multimodal model | |
| かくさんモデル | Diffusion model |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 2 › Task 2.1
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
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