基盤モデルとは？

問い合わせの要約、文案の作成、文章分類を少人数のチームで試したいと考えています。タスクごとに専用モデルを一から学習する方法と比べ、基盤モデルを利用する主な利点はどれですか。

複数社の基盤モデルを比較して文章生成アプリを作ります。学習済みモデルの推論サーバーを自社で配備・管理せず、AWSのマネージドAPIから呼び出したい場合、最も適したサービスはどれですか。

問い合わせ文の要約や社内文書の内容理解を生成AIで効率化したいと考えています。この用途に適したGoogleの基盤モデルはどれですか。

基盤モデルとマルチタスク学習の関係として、最も適切なものはどれか。

ChatGPTのGPTsと、基盤モデルのファインチューニングの違いとして最も適切なものはどれか。

ChatGPTとGPT系の基盤モデルの関係として最も適切なものはどれか。

Amazon Bedrockの基盤モデルを利用するアプリの月額費用を抑えたい担当者が、課金の仕組みを理解しようとしています。多くの生成AIサービスにおけるトークンベース課金の説明として最も適切なものはどれか。

既存の基盤モデルを選定済みで、業務用データによる追加学習から初回公開までを進めます。公開前の評価に合格することを条件とした、この工程の適切な順序に並べてください。