資格試験の練習問題と、全選択肢の解説

生成AIパスポート 第3回　生成AI（12問）

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この12問をまとめて解く 第3回を模擬試験で

科目AIの基礎と歴史 ｜ 生成AI ｜ AIエージェント ｜ リスク・ガバナンス ｜ 実践・活用
回第1回 ｜ 第2回 ｜ 第3回 ｜ 第4回 ｜ 第5回 ｜ 第6回
  1. 問1Transformer・Self-Attention自己注意（Self-Attention）の説明として、Google「機械学習用語集」の説明に照らして、適切なものを1つ選びなさい…
  2. 問2Transformer以後の派生モデル（BERT・GPT）BERTを提案した論文（2018年）の内容として、不適切なものを1つ選びなさい。
  3. 問3拡散モデル・潜在拡散モデル拡散確率モデルによる高品質な画像生成を示した論文「Denoising Diffusion Probabilistic Model…
  4. 問4事前学習・次トークン予測大規模言語モデルの「事前学習（プレトレーニング）」について、Google「機械学習用語集」の説明に照らして、不適切なものを1つ選…
  5. 問5確率的な次トークン予測言語モデルの説明として、Google「機械学習用語集」の説明に照らして、適切なものを1つ選びなさい。
  6. 問6RLHF・報酬モデルConstitutional AI（2022年の論文）の内容として、適切なものを1つ選びなさい。
  7. 問7生成パラメータ（Temperature・Top-p）Top-pサンプリング（Nucleus Sampling）を提案した論文（2019年）の内容として、不適切なものを1つ選びなさい…
  8. 問8LMとLLM・創発的能力Chain-of-Thoughtプロンプティングを提案した論文（2022年）が示した、推論能力と言語モデルの規模の関係として、適…
  9. 問9画像生成AI（インペインティング・電子透かし・C2PA）潜在拡散モデル（Latent Diffusion Models）の論文（2021年）で、最高水準の性能を達成したと報告されている…
  10. 問10学習データの規模と課題GPT-3の論文（2020年）が問題として取り上げた「データ汚染（data contamination）」の説明として、適切なも…
  11. 問11ハルシネーションハルシネーションを減らす手段としてのRAG（検索拡張生成）について、Google「機械学習用語集」の説明に照らして、適切なものを…
  12. 問12コンテキストウィンドウ長いコンテキストを扱うときの「Lost in the Middle（中間の情報が失われる）効果」について、Google「機械学習…
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