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GCP-GAIL 練習問題 7|生成 AI モデルの出力を改善する手法

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問題
あるチームは、生成 AI モデルを使用して顧客フィードバックの短い要約を自動生成しています。これらの要約が簡潔で理解しやすいものになるようにする必要があります。どのモデル設定を調整すべきですか?

選択肢と解説

  • 1
    Temperature
  • ✓
    出力の長さ(Output length)
  • 3
    Top-p(nucleus sampling)
  • 4
    安全性設定(Safety settings)

解説

【正解】B

【0からの解説】
①前提知識:生成 AI モデルには、出力を制御するサンプリング パラメータ(コンテンツ生成パラメータ)があります。
・Temperature:次のトークンを選ぶ際のランダム性の度合い。低いほど決定的で一貫した出力、高いほど多様で創造的な出力になる
・Top-p(nucleus sampling):累積確率が p に達するまでの上位候補トークンからのみ選ぶ。値が小さいほど候補が絞られ、出力が保守的になる
・出力の長さ(最大出力トークン数、max output tokens):1 回の応答で生成できるトークン数の上限。短くすると応答も短くなる
・安全性設定:ヘイトスピーチ、ハラスメント、性的・危険なコンテンツなどの有害カテゴリをどの程度ブロックするかのしきい値

②問題文の整理:要件は要約を「簡潔(concise)」で「理解しやすい(easy to digest)」ものにすること、つまり要約の長さを短く抑えることです。

③正解の理由:出力の長さ(最大出力トークン数)を調整すれば、生成される要約の長さを直接制限でき、短く簡潔な要約になります。実務では、プロンプトでも「3 文以内で要約して」のように長さを指示し、出力トークン数の上限と組み合わせると、文の途中で切れることを防ぎつつ簡潔さを保てます。よって B が正解です。

【誤りの選択肢】
A:Temperature は出力のランダム性・創造性を調整するパラメータです。下げると表現が安定し一貫性は増しますが、要約の長さ(簡潔さ)を直接制御するものではありません。
C:Top-p は候補トークンの範囲を確率で絞り込み、出力の多様性を調整するパラメータです。Temperature と同様に語彙選択のばらつきに影響しますが、出力の長さは制御しません。
D:安全性設定は有害なコンテンツをブロックするためのしきい値で、責任ある AI のための設定です。要約の簡潔さや読みやすさとは関係ありません。

【参考】
コンテンツ生成パラメータ
パラメータ値を試す
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