AIF生成AIの基礎
法律事務所がAmazon Bedrockを使って契約書の要約システムを構築しています。同じ入力に対して毎回一貫した要約が必要であり、表現の揺れは一切許容されません。出力の多様性を制御し、一貫性を高めるために調整すべきパラメータとその設定として正しいものはどれですか？
A最大トークン数（Max Tokens）を増やす — 生成するテキストの最大長を拡大し、詳細な要約を可能にする
生成テキストの最大長を制限するパラメータで、同入力に対する出力の再現性には影響しません。
B温度（Temperature）を低く設定する（0に近い値） — 次トークン選択の確率分布を鋭くし、最も確率の高いトークンが選ばれやすくなることで一貫性が増す
✓ 正解
温度を0に近い低値に設定すると確率分布が鋭くなり、最高確率トークンが選ばれやすくなり出力が一貫性高まります。
CトップP（Top-P）を1.0に設定し、温度（Temperature）を高く設定する — 全トークン候補を選択対象とし出力の多様性を最大化する
Top-P=1.0と高温設定で全トークン候補を均等に扱い、出力が多様化して一貫性が損なわれます。
Dコンテキストウィンドウのサイズを増やす — より長い契約書を一度に入力として受け付けられるようにする
モデルが一度に受け付ける入力の最大長を拡張しますが、出力の一貫性再現性には無関係です。
解説
温度（Temperature）パラメータはLLMが次のトークンを選択する際の確率分布の鋭さを制御します。0に近い低温では最高確率のトークンが選ばれやすくなり、出力の再現性・一貫性が高まります。高温では確率分布が平坦化され多様でクリエイティブな出力が得られます。法律文書のように正確性と一貫性が求められる用途では低温設定（0.0〜0.2程度）が適切です。
選択肢Aの最大トークン数（Max Tokens）は生成できるテキストの最大長を制限するパラメータであり、同じ入力に対する出力の一貫性（再現性）には影響しません。
選択肢CのTop-P=1.0かつ高温の設定は全トークン候補を選択対象とし出力の多様性を最大化するため、一貫性が損なわれます。
選択肢Dのコンテキストウィンドウのサイズはモデルが一度に受け付けられる入力の最大長を指すものであり、出力の一貫性とは無関係です。
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