基本情報技術者試験「生成AI」の問題
大量のテキストを学習し、入力された文章に続く自然な文を確率的に予測して新しい文章を生成する技術を最もよく表すものはどれか。
ア物体検出
イ音声認識
ウ外れ値検出
エ大規模言語モデル
正解
エ．大規模言語モデル
大規模言語モデル(LLM)は膨大なテキストを学習し、入力に続く語を確率的に予測することで自然な文章を生成する。生成AIの中核技術であり設問の説明に一致するため正しい。
?選択肢ごとの解説
ア ×物体検出は画像中の物体の位置と種類を矩形で特定する画像処理技術であり、文章を生成する技術ではない。
イ ×音声認識は音声波形を文字列へ変換する技術であり、続く文を予測して新たな文章を作る生成技術とは異なる。
ウ ×外れ値検出はデータの異常値を見つける手法であり、自然文を生成するものではない。
エ ○大規模言語モデル(LLM)は膨大なテキストを学習し、入力に続く語を確率的に予測することで自然な文章を生成する。生成AIの中核技術であり設問の説明に一致するため正しい。
✎くわしく
生成AIはテキスト・画像・音声などを新たに生成するAIの総称で、テキスト生成の中核が大規模言語モデルである。LLMは『次の語の確率予測』を繰り返して文章を構成する。出力が誤情報を含む(ハルシネーション)リスクがあり、利用時の検証が重要である。
✓本番での押さえどころ
試験のコツ
『次に来る語を予測して文章生成=大規模言語モデル(生成AI)』と押さえる。認識・検出は判別であり生成ではない。
覚え方
LLM=『言葉の続きを当て続ける巨大な予測機』とイメージする。
よくある誤り
生成AI(新規に作る)と認識・検出(既存を判別する)を混同しやすい。出力が『新しい生成物』か『判定結果』かで区別する。
技術要素の他の問題
ビッグデータの特性を表す3Vのうち、データが生成・流入する速さに着目した要素はどれか。小売店の大量の購買履歴を分析し『商品Aを買う客は商品Bも一緒に買う傾向が強い』といった併買の規則性を見つけ出す手法はどれか。あらかじめ正解ラベルを与えず、データ間の類似度に基づいて自動的にいくつかの群に分ける機械学習の手法はどれか。エージェントが環境の中で行動し、その結果として得られる報酬を最大化するように試行錯誤を通じて方策を学習する手法はどれか。ニューラルネットワークを多層化した機械学習の手法であるディープラーニング(深層学習)に関する記述として、最も適切なものはどれ…機械学習モデルが訓練データには非常によく適合する一方、未知の新しいデータに対しては精度が低くなる現象を何というか。
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ukamiru 過去問 · 基本情報技術者試験 · fe-a3-0310