1.
LMが学習するために必要なデータは何ですか？
2.
トランスフォーマーを基盤としたLMが長文を処理する場合、どのような技術的工夫が最も効果的でしょうか？
3.
あるLMが次の文章を処理するとします。「私は朝パンを食べました。それから、牛乳を飲みました。」この文脈を考慮した場合、次に出力される可能性が最も高いのはどれですか？
4.
LMとLLMの違いとして正しいものを選びなさい。
6.
LMの進化に最も影響を与えた技術として正しいものを選びなさい。
7.
LMの主な役割として最も適切なものを選びなさい。
8.
LMの出力品質を向上させるために最も効果的な手法はどれですか？
9.
「LM（Language Model）」とは何ですか？
10.
LMの応答の信頼性を向上させる方法として最も適切なものを選びなさい。
11.
LMが次に来る単語を予測する際に基づいているものは何ですか？
12.
以下のうち、LMが活用される応用分野として適切なものを選びなさい。
13.
LMの性能を評価する際に重要な要素として適切なものを選びなさい。
14.
LM（Language Model）の主要な構成要素として適切なものを選びなさい。
15.
あるLMが、ニュース記事を学習データとして用いています。このデータに偏りがある場合、どのような影響が最も考えられますか？
