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# アーキテクチャ
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| **質問** | **レスポンスの例** | 
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| どのような生成 AI モデルまたはアーキテクチャが検討されていますか？ | トランスフォーマー、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、再帰型ニューラルネットワーク (RNN)、決定木など。 | 
| データおよび計算の予想される規模または量を教えてください。 | 数百万のユーザー、ペタバイトのデータなど。 | 
| トレーニングと推論のハードウェア要件 (CPUsや GPUs など) は何ですか？ | ハイエンド GPUs、CPU クラスター、クラウドインスタンスなど。 | 
| 生成 AI モデルは、時間の経過とともにどのように更新または再トレーニングされますか？ | 継続的な学習、定期的な再トレーニング、手動更新などを通じて。 | 
| データ前処理と特徴量エンジニアリングの要件は何ですか？ | テキストのクリーニング、イメージの拡張、機能の選択など。 | 
| 生成 AI システムは、エッジケース、外れ値、または信頼性の低い入力をどのように処理しますか？ | 人的監視へのフォールバック、明確化のリクエストなどを通じて。 | 
| 生成 AI アプリケーションのレイテンシー要件は何ですか？ | リアルタイム、ほぼリアルタイム、バッチ処理など。 |