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生成AIパスポート「生成AI（ジェネレーティブAI）」練習問題

生成AIの定義と仕組み、大規模言語モデル（LLM）や画像生成の代表的な技術、生成AIでできることと苦手なことを扱います。

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生成AI（ジェネレーティブAI）の説明として、最も適切なものはどれか。

この分野の問題一覧

  1. 1生成AI（ジェネレーティブAI）の説明として、最も適切なものはどれか。
  2. 2大規模言語モデル（LLM）が文章を生成する基本的な仕組みとして、最も適切なものはどれか。
  3. 3Transformerの中核となる仕組みで、入力された系列の中で各トークンが他のどのトークンとどの程度関連しているかを計算し、文脈を捉えるものはどれか。
  4. 4画像生成AIで広く用いられている拡散モデル（Diffusion Model）の説明として、最も適切なものはどれか。
  5. 5GAN（敵対的生成ネットワーク）における生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の役割の説明として、最も適切なものはどれか。
  6. 6生成AIにおける「ハルシネーション」の説明として、最も適切なものはどれか。
  7. 7LLMの出力を調整するパラメータである温度（Temperature）を高く設定したときの傾向として、最も適切なものはどれか。
  8. 8対話型AIの開発で用いられるRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）の説明として、最も適切なものはどれか。
  9. 9Transformerを基盤とする代表的な言語モデルであるBERTとGPTの比較として、最も適切なものはどれか。
  10. 10「基盤モデル（Foundation Model）」の説明として、最も適切なものはどれか。
  11. 11LLM（大規模言語モデル）における「トークン」の説明として、最も適切なものはどれか。
  12. 12「マルチモーダルAI」の説明として、最も適切なものはどれか。
  13. 13LLMの回答に社内規程などの外部情報を反映させる手法であるRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の説明として、最も適切なものはどれか。
  14. 14事前学習済みのLLMに対して行う「ファインチューニング」の説明として、最も適切なものはどれか。
  15. 15LLMへのプロンプトにいくつかの入力と出力の例（例：「りんご→果物」「にんじん→野菜」）を示したうえで本来の質問を与え、例に倣った形式で回答させる手法として、最も適切なものはどれか。
  16. 16Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの説明として、最も適切なものはどれか。
  17. 17LLMの得意・不得意に関する説明として、最も適切なものはどれか。
  18. 18生成モデルの一つであるVAE（Variational Autoencoder：変分オートエンコーダ）の説明として、最も適切なものはどれか。
  19. 19LLMの研究で知られる「スケーリング則（Scaling Laws）」の説明として、最も適切なものはどれか。
  20. 20LLM（大規模言語モデル）の「コンテキストウィンドウ」の説明として、最も適切なものはどれか。