アーキテクチャ

質問	レスポンスの例
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。