生成AIパスポート(模擬版)

60問 • 1ヶ月前

tuuli528

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問題一覧

生成AIにおける自己回帰モデルとはどのような特徴を持つモデルか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

前の出力を次の入力として利用し、逐次的にデータを生成するモデル

生成AIのプロンプト設計において、モデルに具体的な指示を与えることで期待する出力を得やすくする技術を何と呼ぶか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

プロンプトエンジニアリング

AIが生成したコンテンツに関して、著作権の所在が不明瞭である場合、どのようなリスクが考えられるか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

法的なトラブルに発展する可能性がある

日本におけるAI社会原則の1つである人間中心の原則とはどのような理念を指すか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIの開発利用が人間の尊厳や権利を尊重し人間の幸福に資すること

生成AIにおいて意図しないバイアスを低減するために行うべき対策として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

多様なデータを学習させ、AIの出力結果を定期的に検証する

生成AIの活用においてハルシネーションと呼ばれる現象の説明として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが事実とは異なる情報を生成し、それを正解であるかのように提示する現象

日本のAIに関する法規制やガイドラインにおいて、生成AIを活用する際に推奨されている対応として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

生成AIが生成したコンテンツであることを明示し誤解を防ぐ努力をする

生成AIが企業の業務に導入される際に最も考慮すべきリスクとして適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが生成したコンテンツの著作権が不明確であること

AIの学習においてファインチューニングを行う目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

既存の大規模モデルに対して特定のタスク向けに追加学習を行う

ゼロショット学習とはどのような学習手法か？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが事前に学習したことのないタスクに対しても一般的な知識を活用して対応する手法

AIが著作権を侵害するリスクを軽減するための適切な対応として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

生成AIが学習に使用したデータの出典やライセンスを確認する

ディープフェイク技術に関連するリスクとして最も重要なものを1つ選びなさい。

AIが生成したコンテンツの使用により詐欺やなりすましが発生する可能性があること

AIのプロンプトエンジニアリングに関する説明として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIの出力をコントロールするために適切な入力文を設計する手法

生成AIのフューショットラーニング（少数ショット学習）とはどのような学習手法か？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが大量のデータを使用せずに少数の例から学習する手法

企業が生成AIを業務に導入する際に考慮すべき情報セキュリティ上のリスクとして最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIの学習データに機密情報が含まれることで情報漏洩が発生するリスク

生成AIの活用に関する倫理的課題として最も適切なものを1つ選びなさい。

AIが特定のグループに対してバイアスを持った出力をする可能性があること

生成AIにおける自己回帰モデルの特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

前の出力を次の入力として利用して逐次的にデータを生成する

次のうち生成AIが利用される分野として適切でないものを1つ選びなさい。

医療診断の最終的な決定と治療方針の確定

生成AIの出力に対して人間が介在し適切な修正を加えるプロセスを何と呼ぶか？

Human-in-the-loop

生成AIの性能評価において、BLEUスコアが用いられるのは主にどのような分野か？

機械翻訳

生成AIが持つモダリティとは何を指すか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが処理できるデータの種類（テキスト、画像、音声など）

次のうち生成AIを活用する際の説明可能性に関する課題として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIがどのようにして特定の出力を生成したのかを理解しにくい

生成AIにおけるトークンとは何を指すか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが処理する単位であり、単語や文字の一部を指す

生成AIが学習に使用する事前学習モデル（プリトレインドモデル）の特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

大規模なデータセットで事前に学習され、追加の学習によってカスタマイズ可能なモデル

生成AIがテキストエンコーディングを行う主な目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

テキストデータを数値化し、AIが処理しやすい形式に変換するため

生成AIにおいてTemperatureのパラメーターを調整するとどのような影響があるのか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

Temperatureが高いほどよりランダムな出力を生成し、Temperatureが低いほど決定論的な出力になる

次のうち生成AIの過学習（オーバーフィッティング）を防ぐための手法として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

学習データを増やしモデルがより多様なデータに適用できるようにする

次のうち生成AIが倫理的に適切に利用されている例として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが生成したコンテンツであることを明示し、フェイクニュースの拡散を防ぐ

生成AIにおけるトークナイゼーションの主な目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

テキストを解析し、意味のまとまりごとに分類する

生成AIにおいてモデルの性能を向上させるためにファインチューニングを行う主な目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

事前学習済みのモデルに追加のデータを与え特定のタスクに適用させる

生成AIの安全性を高めるために必要な対策として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

生成AIの出力にフィルタリングを適用し、不適切なコンテンツの生成を抑制する

次のうちAIのハルシネーションが発生する原因として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが入力データを十分に理解していないため、存在しない情報を作り出してしまう

生成AIにおけるIn-Context Learningの説明として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

ユーザーが入力したプロンプト内の情報を利用し追加の学習なしで出力を最適化する手法

AIがプライバシー保護の観点から注意すべきポイントとして最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが個人情報を含むデータを学習し、出力として再現する可能性がある

生成AIの活用におけるマルチモーダルAIとはどのような技術か？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

画像、音声、テキストなど複数のデータ形式を統合して処理するAIのこと

AI倫理に関するAI透明性とは何を指すか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIがどのように判断を行っているのかを説明できるようにすること

AIのデータ拡張（Data Augmentation）の主な目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

少量のデータを変換加工してデータを増やしAIの汎化能力を向上させるため

生成AIのコンテキストウィンドウとは何を指すか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが一度に処理できるトークン（単語や記号）の範囲

AIのフェアネスを確保するために開発者が最も注意すべき点として適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが特定のグループに偏って出力をしないように学習データのバイアスを最小限に抑える

生成AIの強化学習の特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが試行錯誤を繰り返しながら報酬を最大化する行動を学習する

生成AIの自己回帰モデルの特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

前の出力を次の入力として利用し、逐次的にデータを生成する

データクレンジングが生成AIの学習において重要な理由として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが学習するデータから誤りや不要なデータを取り除き、モデルの精度を向上させるため

フューショットラーニング（少数ショット学習）の説明として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが少量のデータから学習し、新しいタスクに適用できるようになる手法

AIのプロンプトエンジニアリングにおいて最も効果的な方法として適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIに対して期待する出力のフォーマットや例を含めた具体的なプロンプトを設計する

生成AIにおけるファインチューニングの目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

事前学習済みモデルに特定のデータを追加学習させ、特定のタスク向けに調整する

生成AIのステアリングとはどのような技術を指すか？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIの応答の方向性を調整し、特定の目的に沿った出力を生成する技術

インストラクションチューニングとはどのような技術か？最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが与えた指示（プロンプト）に従って適切な応答を生成できるようになる手法

AIのモデレーションの主な目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが生成するコンテンツを検査して不適切な内容の生成を抑制する

生成AIのリスクアセスメントの目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

生成AIの使用による倫理的、法的リスクを評価し、適切な対策を講じるプロセス

コンテンツフィルタリングが生成AIの安全性向上に寄与する理由として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIの出力から不適切なコンテンツ（暴力表現や差別的内容など）を削除することで倫理的リスクを軽減する

生成AIの公平性（Fairness）を確保するための手法として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

学習データを多様化し、特定のグループに偏らないようにする

オンラインラーニングの特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIがリアルタイムで新しいデータを学習し、モデルを更新する手法

敵対的サンプル（Adversarial Example）がAIに与える影響として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが意図しない誤った出力を生成するように仕向ける攻撃手法

モデル圧縮の目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIモデルのサイズを小さくし、処理速度を向上させる

AIの自己教師あり学習の特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIがデータの一部を利用してラベルを生成し自動的に学習する手法

エネルギー効率の高いAI（グリーンAI）の目的として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIの計算資源を最適化し環境負荷を低減する

継続学習の特徴として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが新しいデータを学習し続けることで継続的に知識をアップデートできる

トランスフォーマーモデルの利点として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

自己注意（Self-Attention）を用いることで長い文脈を考慮しながら処理できる

自己回帰型モデルの動作原理として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

以前に生成した単語を次の単語の予測に使用し、逐次的にテキストを生成する

ロバストネスの観点から生成AIの信頼性を向上させるための手法として最も適切な選択肢を1つ選びなさい。

AIが意図しない入力に対しても適切に対応できるように学習データを多様化する

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