設問
ユニバーサルコンテナーズ（UC）は最近、Einstein Generative機能を導入し、ケースレコードを要約するカスタムプロンプトを作成しました。ユーザーからは、生成されたケース要約が適切な情報を返さないという報告がありました。プロンプトのパフォーマンスが低い理由として考えられるものは何ですか?
選択肢
A. 接地に使用されているデータが不正確または不完全です。
B. プロンプトテンプレートのバージョンは、選択したLLMと互換性がありません。
C. Einstein Trust Layerが正しく構成されていません。
解答
A. 接地に使用されているデータが不正確または不完全です。
解説
A. 接地に使用されているデータが不正確または不完全です。
正解です。プロンプトのパフォーマンスが低い主な原因は、接地（グラウンディング）に使用されるデータが不正確または不完全であることです。AIモデルは、正確で関連性の高いデータを基に学習し、出力を生成します。データが不正確または不完全であると、生成される要約も不正確または不完全になる可能性があります。したがって、データの品質を確認し、必要に応じて修正や補完を行うことが重要です。
B. プロンプトテンプレートのバージョンは、選択したLLMと互換性がありません。
不正解です。プロンプトテンプレートのバージョンと選択した大規模言語モデル（LLM）の互換性の問題は、通常、技術的なエラーや動作不良を引き起こしますが、パフォーマンスの低下や生成される要約の品質には直接的な影響を与えません。
C. Einstein Trust Layerが正しく構成されていません。
不正解です。Einstein Trust Layerは、AIの利用におけるデータの安全性とコンプライアンスを確保するための機能です。接地データの品質やプロンプトのパフォーマンスには直接的な影響を与えません。
第24問
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