問題一覧
1
大規模言語モデルLLMにおいて用いられる深層学習モデルのアーキテクチャとして最も適切なもの
トランスフォーマー
2
GPT-3などGPT系の大規模言語モデル（LLM）の学習方法として最も適切なもの
文脈に基づき次のトークンを予測する
3
大言語モデル（LLM）から文章を生成する手法に関する記述として適切な選択肢をすべて選べ
Zero-Shotプロンプトとは、例示を入れずタスクや期待する回答などをプロンプト内で説明して文章を生成する手法, Few-Shotプロンプトとは、ファインチューニングをせずにプロンプトにいくつかの例示を入れて文章を生成する手法
4
大規模言語モデル（LLM）の技術の潮流として適切なものをすべて
テキスト以外にも画像などを入力とする技術改良も進められている, スケーリング側に基づき、パラメーター数を増加させる競争が続いている, 強化学習の手法などを用いて、ユーザによってより有益な結果が出力されるようにする試みが進められている
5
生成モデルのマルチモーダル化を行う理由として不適切なもの
さまざまなデータ形式を入力することで、計算量を削減できるから
6
大規模言語モデル（LLM）の外部ツール・リソースの利用やその理由に関する記述として、最も適切なもの
大規模言語モデルは学習データに含まれない情報に関する問いには一般に正しく答えられない
7
生成AIの出力の精度を高めるためのプロンプトとして、最も不適切なもの
丁寧な言葉遣いを用いたプロンプト
8
理論上、生成AIが生成できるメディア形式として最も適切なもの
生成AIという概念は、特定のメディア形式に依存しない
9
生成AIの活用事例として最も不適切なもの
飲食店の実食レビューの作成
10
生成AIは今後の教育分野でどのような活用が想定されうるか
すべて
11
より高い価値を生みだす生成AIのユースケースを見つける際の考え方として適切なものすべて
生成AIは人間を模して造られているので、活用は必ず人員の削減につながる, 生成AIが人間のあらゆる作業を置き換えてくれるわけではないため、役割分担を検討する必要がある, 生成AIは人間と同等ないしそれ以上の結果を人間よりも早く導きだせる場合がある
12
2023/6現在、生成AIを用いたサービスやインダストリーへの応用例として、最も不適切なもの
Meta社は言葉で車のすべてをコントロールできる大規模言語モデル（LLM）を搭載した自動運転車を発表した
13
生成AIの活用に伴うリスクをすべて選べ
正確性, セキュリティ, 公平性, プライバシー
14
生成AIが孕む公平性のリスクやバイアスに起因すると考えられる事象として、最も適切なもの
入力言語により生成AIの正確性が異なる
15
2023/6現在、生成AIのサービスを利用する上での制限について最も適切なもの
生成AIのサービスごとに利用者への制限事項は異なりうる
16
生成AIに関するリスクと規制の特徴について適切なものすべて
生成AIにおいて認識すべきリスクや規制について把握するためには、継続的な情報収集が必要である, 生成AIの利用について、法令で制限される可能性がある, 生成AIの新たな活用方法が見出されることにより、新たなリスクが出現する可能性がある
17
生成AIの普及が社会に与える影響として想定されるものとして適切なものすべて
生成AIが悪用され、過激な言説や虚偽の情報がインターネット上に大量に流布される危険性がある, 生成AIによる生成物がインターネット上に溢れ、それらを生成AIがさらに学習することで、社会に現存するバイアスや公平性が恒常的に維持、強化されてしまう恐れがある, 第三者が生成AIで生成したものであっても、その生成物を拡散する行為は名誉棄損等の責任を問われる可能性がある, 生成AIの出力は自然で精緻なため、生成物単体では内容の真偽を人間が判断できない場合がある
18
利用者：明治維新の主導者は誰ですか？ AI：明治維新の主導者として次のような人物が挙げられます。徳川慶喜、西郷隆盛、坂本龍馬、岩倉具視 上記の利用者と対話型AIのやり取りについて、AIが回答した真偽の確認方法として適切なものすべて
対話型AIに回答の根拠を質問し、得られた回答が信頼に足るものかを評価する, Web検索やオンライン百科事典で明治維新に関する情報を確認する, 教師や学者に真偽を問い合わせる
19
太郎さんは動物に興味を持っており、テキストから画像を生成する生成モデルを用いて、「コウテイペンギン」を生成したいと考えた。通常「コウテイペンギン」は南極に生息しているが、太郎さんは東京の街中にいる「コウテイペンギン」の画像を見てみたいと思った。 そこで「東京にいるコウテイペンギン」として入力して画像を生成させたが、太郎さんが想定していたものとは違った画像がでてきた。 考えられる「生成された画像」と「原因」として不適切なもの
画像：「東京」でなく「南極」にいる「コウテイペンギン」の画像 原因：学習データセット内に「コウテイペンギン」が「東京」にいる画像がなかったから
20
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つ選べ。
文章生成時、次の単語として確率の高い単語を並べているだけで、内容が正しいかは考慮していない。
21
Transformerの特徴として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
時間軸にそって順にデータの特徴を集約していく再帰的な構造を持つ。
22
自己教師あり学習の説明として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
事前学習済のモデルに対して、目的のタスクに合わせて再学習を行うこと。
23
ChatGPTでは、インストラクション・チューニングが行われています。インストラクション・チューニングについて、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
インストラクション・チューニングを行えば、人間にとって不都合な情報は返答されない技術が確立している。
24
Zero-Shotの例として、最も適切な選択肢を１つ選べ。
英語から日本語に翻訳してと依頼したら翻訳ができた。
25
拡散モデルの特徴として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
ジェネレータとディスクリミネータが敵対しながら学習を行う。
26
大規模言語モデルのオープン化について、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
大規模言語モデルのモデルは、各社の技術の集積であるため、一般的に外部に公開されることはない。
27
大規模言語モデルの説明として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
BERTは、1750 億個のパラメータを持っている。
28
大規模言語モデルのマルチモーダル化について、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
自然言語処理と画像を扱うAIのモデルはそれぞれ独自に進化しており両方同時に扱う研究はなされていない。
29
ChatGPTについての説明のうち、最も適切な選択肢を１つ選べ。
生成された文章は、間違いないか人間により確かめる必要がある。
30
現時点でChatGPTができることとして、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
人間の感情の理解
31
現時点のLLMの活用事例として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
自治体ではセキュリティの問題があるため活用が進んでいない。
32
ChatGPTの活用にはプロンプトエンジニアリングが重要と言われている。良いプロンプトの例として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
順を追ってステップごと回答させるより、まとめて全体を回答させる。
33
生成AIの活用アプローチとして、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
生成AIの活用には専門的な知識が必要であり、活用方法は専門家の間で検討されている。
34
生成AIの懸念点として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
LLMでは、今後もインタネット上に大量の文章があり学習データの心配はない。
35
生成AIの各業界での活用について、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
IT業界では、プログラムの製造に利用するとバグを埋め込む可能性があるため活用の議論が進んでいない。
36
生成AIを活用する際のリスクとして、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
ChatGPTは、世界中の大量の文章で学習しているため人類にとって公平な回答をしてくれる。
37
生成AIの学習および利用する際に注意すべきこととして、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
画像生成AIが生成した画像が、既存の著作物と酷似していても生成AIが生成した以上著作権上の問題はない。
38
生成AIの今後について、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
生成AIに対するリスクは、すでに公になっておりその対応を行えば十分である。
39
生成AI活用時のリスク低減策として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。
LLMで個人情報らしきものが生成されたが、LLMは個人情報は把握していないのでそのまま利用した。