1.
「LLM（Large Language Model）」とは何ですか？
2.
LLMの課題として最も適切なものを選びなさい。
3.
LLMのトレーニングや運用による環境負荷を軽減するために最も効果的な方法はどれですか？
4.
LLMが学習するために主に使用されるデータは何ですか？
5.
LLMが他のAIモデルと比較して特に汎用性が高い理由はどれですか？
6.
LLMが長文の文脈を処理する際、どのような技術的な制約が発生しやすいですか？
7.
LLM（Large Language Model）が他の言語モデルと比べて特に優れている点は何ですか？
9.
以下の文章に対して、LLMが最適な応答を生成するための工夫として正しいものを選びなさい。
「私は昨日ケーキを作りました。それから友達とそれを食べました。」
10.
LLMを運用する際の主な制約の1つとして正しいものを選びなさい。
11.
以下のうち、LLMが活用される典型的な用途として正しいものを選びなさい。
12.
LLMが応答を生成する際に行う基本的なプロセスはどれですか？
13.
LLMの応答が事実に基づいていることを確認するために最も効果的な方法はどれですか？
14.
LLMが基盤としている主要なアーキテクチャはどれですか？
15.
LLMが偏った学習データを利用している場合、応答にどのような影響が出る可能性がありますか？
