AIP基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス
大手メディア企業がAmazon Bedrockで多言語コンテンツ分析システムを構築しています。要件は以下の通りです。
①商品写真（画像）から日本語・英語の商品説明文を生成するマルチモーダル処理
②最大50,000語（約65,000トークン）の長文ドキュメント要約
③1日5,000リクエストの安定した一定負荷（急激なスパイクなし）
④95パーセンタイルで15秒以内のレイテンシー
⑤コスト最小化を最優先
全要件を満たしつつ最もコストを抑えられる基盤モデルと展開構成はどれですか？
AClaude 3.5 Sonnetをオンデマンドで使用し、マルチモーダル入力対応と200,000トークンのコンテキストウィンドウで画像処理および長文書要約に対応する
✓ 正解
Claude 3.5 Sonnetは画像入力(マルチモーダル)と200,000トークンの長文コンテキストに対応し、要件①の画像からの説明文生成と②の長文要約をともに満たす。提示選択肢で両要件を満たすのはこれのみ。
BAmazon Titan Multimodal Embeddingsで商品画像から特徴ベクターを抽出し、Claude 3 Haikuで日本語・英語の商品説明文を生成する。それぞれオンデマンドで使用する
Amazon Titan Multimodal Embeddingsはベクター埋め込みを生成するサービスで、商品画像から日本語・英語の説明文テキストを直接生成する用途には対応していない。
CClaude 3.5 Haikuをオンデマンドで使用し、テキスト入力と200,000トークンの大コンテキストウィンドウによる低コスト運用で長文書処理と日本語・英語の多言語生成に対応する
Claude 3.5 Haikuはテキスト入力のみ対応でマルチモーダル画像入力に非対応のため、要件①の商品写真からの説明文生成を満たせない。コスト面では魅力的だが、必須要件を満たせない。
DClaude 3 Opusをプロビジョンドスループット（1モデルユニット）で展開し、1日5,000リクエストの一定負荷に対して予測可能なレイテンシーと処理能力を確保する
Claude 3 Opusはモデルコストが最も高く、プロビジョンドスループットの固定費用も加わるため要件⑤のコスト最小化に反する。
解説
正解はClaude 3.5 Sonnet。要件①は商品画像からの説明文生成でマルチモーダル(画像入力)が必須。Claude 3.5 Sonnetは画像入力に対応し200,000トークンの長文コンテキストで要件②の長文要約も満たす。提示選択肢の中で画像入力と長文コンテキストの両方を満たすのはこれのみ。
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