swx-kondo https://blog.hatena.ne.jp/swx-kondo/ サーバーワークスエンジニアブログ https://blog.serverworks.co.jp/ AI 機械学習 Amazon Bedrock Amazon SageMaker おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は生成 AI の基礎（FM・LLM・トークン・埋め込み・推論パラメータ）を整理しました。今回は、基盤モデルを実際のアプリケーションに活用するための設計・実装・評価に関する知識を整理します。試験ガイドのドメイン3に対応した内容です。 基盤モデルを使ったアプリ設計の考慮事項 FM の特性：大規模・ブラックボックス 深層学習の過程と学習の結果得られる基盤モデル（FM）には、以下の固有の特徴があります。 特性 内容 大規模なコンピューティング要件 FM のトレーニングには多くの GPU リソースと時間が必要。既存の FM をそのまま利用したり、転移学… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.serverworks.co.jp%2Fyasashii-aif-3" title="やさしい AIF（ドメイン 3） - サーバーワークスエンジニアブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/swx-kondo/20260504/20260504160601.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-05-19 19:02:29 rich https://blog.serverworks.co.jp/yasashii-aif-3 1.0 100%