生成AIパスポート～模擬試験④～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. トレーニングデータが少ない場合に過学習を防ぐ効果的な手法として最も適切なものはどれか。 転移学習（Transfer Learning）を使用する モデルの層数を増やす トレーニングデータの一部を削除する トレーニングデータを正規化する None 2. AI利活用原則における「安全性」の内容として正しいものを選びなさい。 AIは完全に自動化され、人間の監視は不要である。 AIシステムはエラーのリスクを考慮しなくても良い。 AIは安全性が確認され、リスクを最小化する努力が必要である。 AIの安全性は利用者の責任で管理されるべきだ。 None 3. 過学習を防ぐために「データ拡張（Data Augmentation）」が使用される理由として正しいものはどれか。 モデルの計算速度を向上させるため モデルの構造を単純化するため トレーニングデータの多様性を増やすため 学習率を調整するため None 4. ChatGPTが進化する中で、大規模言語モデルに初めてRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）が導入された目的として正しいものはどれか。 モデルのサイズを削減する 応答を人間にとってより自然で役立つものにする トレーニングデータの収集を簡略化する モデルの生成速度を向上させる None 5. ニューラルネットワークにおける「重みのスパース化（Sparse Weights）」が有効である理由として正しいものはどれか。 モデルの性能を向上させる 過学習を引き起こすリスクを高める トレーニングデータの品質を向上させる モデルの計算コストを削減し、効率化する None 6. Whisperが従来の音声認識技術と異なる特徴として正しいものはどれか。 多言語対応とノイズ耐性を備えている 音声の生成を行う 画像認識タスクにも対応している モデルサイズを極限まで縮小している None 7. GPTシリーズが進化する中で、GPT-3.5がGPT-3と異なる主な改良点として正しいものはどれか。 モデルサイズを半分に削減した 応答生成時の速度を改善した 強化学習による調整を導入した 訓練データの範囲を狭めた None 8. 画像認識モデルにおいて、学習中に損失関数を最小化する目的で用いられる手法はどれか。 最大値探索法（Maximization Search） クラスタリング 勾配降下法（Gradient Descent） 時系列解析 None 9. 以下のうち、プロンプトとして適切な例を選びなさい。 「次の文章を日本語に翻訳してください：'What is AI?'」 AIの学習データセットに関する説明 AIモデルのアルゴリズム構造 AIを起動するためのコマンド None 10. 「バッチ正規化（Batch Normalization）」が過学習の防止に役立つ理由として正しいものはどれか。 トレーニングデータを削除する モデルの構造を変更する 各層の入力を標準化し、学習を安定化させる 学習率を自動的に調整する None 11. ChatGPTが進化を遂げた理由として最も重要な要素はどれか。 モデルの計算速度を制限したこと モデルサイズを固定化したこと 商業利用を一切制限したこと ユーザーからのフィードバックを活用したこと None 12. 画像生成AIとして知られるDALL-Eの主な特徴として正しいものはどれか。 音声認識を行う テキストを基に画像を生成する データの分類タスクに特化している 動画生成を行う None 13. Whisperが音声認識タスクで競合他モデルと比較して優れている理由として適切なものはどれか。 完全に教師なし学習でトレーニングされている 音声データから直接画像を生成できる ノイズ耐性と多言語対応能力を持つ 音声データの生成速度が圧倒的に速い None 14. ChatGPTの初期バージョンが公開された年として正しいものはどれか。 2017年 2018年 2020年 2021年 None 15. AIモデルに複雑なタスクを指示する際に、プロンプトを最適化するための最適な方法はどれですか？ 曖昧な指示を与え、AIに自由に解釈させる。 指示の一部を省略して、応答の自由度を高める。 タスクの背景や条件を含めて、具体的で詳細なプロンプトを作成する。 長文の指示でAIの負荷を増やし、試行錯誤を繰り返す。 None 16. ニューラルネットワークにおける「スキップ接続」が有効である主な理由として正しいものはどれか。 モデルの計算量を減らす 重みの更新を不要にする 勾配消失問題を軽減し、非常に深いネットワークの学習を可能にする モデルの過学習を完全に防ぐ None 17. プロンプトの主な目的として正しいものを選びなさい。 AIモデルの学習データを変更するため AIモデルの応答や行動を指定するため AIの実行速度を向上させるため AIの動作を停止させるため None 18. AIモデルに与えるプロンプトに文脈情報を追加する利点として正しいものを選びなさい。 文脈情報はAIの処理速度を遅くするだけで利点がない。 文脈情報を加えると、AIが応答に矛盾を含む可能性が高まる。 文脈情報を追加することで、AIがタスクをより正確に理解できるようになる。 文脈情報を追加すると、応答の内容が単純化される。 None 19. AIによる画像認識で使用される「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」の主な役割はどれか。 データをクラスタリングする 画像から特徴を抽出する テキストデータを生成する 時系列データを解析する None 20. 以下のうち、プロンプトの具体例として適切なものを選びなさい。 「以下の文章を5つのポイントに要約してください。」 AIの学習データセットのリスト AIモデルのハードウェア構成 プログラミング言語のリファレンスドキュメント None 21. ニューラルネットワークで「重みのクリッピング」が適用される主な理由として正しいものはどれか。 学習率を一定に保つため 勾配爆発を防ぐため 重みを初期値に戻すため モデルの出力範囲を制限するため None 22. ChatGPTの進化の過程で、OpenAIが強化したセキュリティ対策として正しいものはどれか。 トレーニングデータにプライバシー保護技術を導入した 応答を完全にランダム化した モデルの計算リソースを制限した トレーニングデータの更新を停止した None 23. 画像認識モデルで「注意機構（Attention Mechanism）」を組み込む目的として正しいものはどれか。 画像全体を均等に処理するため モデルのサイズを縮小するため データの正規化を自動化するため 重要な領域に焦点を当てて処理の効率を向上させるため None 24. GPTシリーズのモデルが進化する中で、GPT-4が他のバージョンと異なる特徴として正しいものはどれか。 マルチモーダル処理が可能になった 完全に教師あり学習に依存する パラメータ数がGPT-3より大幅に少ない 応答がランダムに生成される None 25. 音声認識に特化した生成AIとして正しいものはどれか。 GPT DALL-E Whisper StyleGAN None 26. 「プロンプト」とは何を指しますか？ AIが生成する出力結果のこと AIモデルに指示や質問を伝える入力テキスト AIモデルが動作するためのハードウェア AIモデルの学習データセットの名称 None 27. 「ドロップアウト」を適用するタイミングとして適切なものはどれか。 モデルの推論時 モデルのトレーニング時 モデルの初期化時 トレーニング後の評価時 None 28. AIによる画像認識で「データ拡張（Data Augmentation）」を行う主な理由はどれか。 画像の解像度を向上させるため 学習モデルを簡素化するため ラベル付け作業を自動化するため トレーニングデータを増やし、過学習を防ぐため None 29. 以下のうち、プロンプトを使用する典型的な活用分野として最も適切なものを選びなさい。 AIの物理設計 AIのトレーニングデータ収集 インフラ管理 文章生成や翻訳 None 30. AI利活用原則における「透明性と説明責任」に関する内容として正しいものを選びなさい。 AIの意思決定プロセスは公開する必要はない。 AIの意思決定プロセスは利用者が理解できるよう説明可能であるべきだ。 AIの利用では透明性よりも効率性を重視すべきだ。 AIは結果のみを提示し、プロセスは秘匿するべきだ。 None 31. プロンプトとAIの応答の関係について正しい記述を選びなさい。 プロンプトはAIの応答に影響を与えない。 プロンプトの形式は応答には関係ない。 プロンプトはAIモデルの動作速度にのみ影響を与える。 プロンプトの内容によってAIの応答が大きく変わる。 None 32. プロンプトを設計する際、倫理的な観点から考慮すべき点として適切なものを選びなさい。 プロンプトに誤解を招く情報を含め、AIを試す。 プロンプトに偏見や差別的な内容を含まないよう注意する。 プロンプトの設計でAIが生成する結果を完全に無視する。 プロンプトは倫理的な配慮を必要としない。 None 33. ChatGPTが多言語対応を強化するために行った主な改良として正しいものはどれか。 各言語ごとに別々のモデルを作成した トレーニングデータに多言語のテキストを追加した モデルのサイズを縮小した 英語以外の言語での応答を制限した None 34. ChatGPTが進化する中で、商業利用における倫理的課題として最も重要なものはどれか。 モデルの応答速度が遅いこと 偏りのある応答を生成する可能性 一部のタスクに特化できないこと APIの使用料金が高額なこと None 35. AI利活用原則における「持続可能性」の説明として最も適切なものを選びなさい。 AIは環境や社会に配慮せず、利益のみを追求するべきである。 AIは短期間の利益を優先して利用されるべきである。 AIは社会的影響を考慮せず、技術的な進化のみを重視するべきである。 AIは環境への影響を最小限にし、持続可能な形で活用されるべきである。 None 36. AI利活用原則における「国際協調」の意義として正しいものを選びなさい。 AIの開発と利用は国内問題として扱うべきである。 国際的な調和と協力を促進し、AIの利用をグローバルな視点で考えるべきである。 AI技術の利用は国ごとに独自の基準を設けるべきである。 国際協調はAI開発において特に考慮する必要はない。 None 37. 以下のうち、テキスト生成に特化した生成AIモデルとして正しいものはどれか。 GPT DALL-E StyleGAN Whisper None 38. 「人間中心の原則」の内容として正しいものを選びなさい。 AIは人間の価値を保護し、人々の生活を向上させるべきである。 AIは常に人間の指示に従うべきである。 AIの利用において、開発者の意図が最優先される。 AIは人間に代わって意思決定を行うべきである。 None 39. Imagen VideoとDALL-Eの主な違いとして正しいものはどれか。 Imagen Videoはトランスフォーマーを使用しないが、DALL-Eは使用する Imagen Videoは音声認識に特化し、DALL-Eは画像分類を行う Imagen VideoとDALL-Eの両方が静止画生成のみを対象としている Imagen Videoはテキストを基に動画を生成し、DALL-Eはテキストを基に画像を生成する None 40. AIの応答が期待に沿わない場合、プロンプトを改善する最善の方法はどれですか？ プロンプトを試行錯誤で繰り返し改善する。 AIモデルを変更する。 タスク自体を変更する。 プロンプトを簡潔にしすぎて内容を省略する。 None 41. 「重ね付け（Overlay）」がAIモデルで使用される主な目的として正しいものはどれか。 データの冗長性を削減する モデルの異なる特徴を統合し、複数の視点を活用する 学習プロセスを高速化する モデルの誤差を完全に取り除く None 42. AI利活用原則におけるプライバシーの保護について正しいものを選びなさい。 AIは利用者の同意なしに個人情報を収集してもよい。 AIの利用ではプライバシーは考慮しない。 AIは必要に応じてすべてのデータを公開するべきである。 AIはプライバシーを保護し、情報漏洩のリスクを最小限にするべきである。 None 43. 「安全性」において、AIシステムが異常動作を検知するために最も有効な方法はどれですか？ 異常時の停止機能を設定せず、運用を続ける。 AIモデルに異常検知アルゴリズムを組み込み、定期的に監視する。 AIシステムを設計する際に異常事態を考慮しない。 異常検知はシステム設計後に追加対応する。 None 44. AIを使用したデータセンターが「持続可能性」に配慮する際に最も適切なアプローチはどれですか？ AIモデルの精度を向上させるために計算リソースを無制限に使用する。 電力消費を気にせず、高性能なハードウェアを常に利用する。 持続可能性を考慮せず、短期的なパフォーマンスを重視する。 省エネルギー技術や再生可能エネルギーを積極的に活用する。 None 45. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、「フィルタサイズ」を調整する主な目的はどれか。 モデルの出力範囲を拡大する 特徴マップの詳細度を調整する モデルの計算速度を向上させる トレーニングデータのサイズを減少させる None 46. 以下のうち、プロンプトを利用したAIの応用例として適切なものを選びなさい。 AIモデルの学習データの取得 AIを使った文章要約 AIモデルのアルゴリズム改良 AIのハードウェア設計 None 47. ニューラルネットワークで「バイアス（Bias）」の役割として正しいものはどれか。 学習率を調整する 入力データのスケーリングを行う モデルに線形性の柔軟性を追加する 重みを初期化する None 48. 「重ね付け」による学習の効果を説明するモデルとして正しいものはどれか。 レイヤーノーマライゼーション（Layer Normalization） 残差ネットワーク（ResNet） ソフトマックス関数 時系列モデル（Time Series Model） None 49. 過学習を回避するための一般的な方法として正しいものはどれか。 モデルの層数を増やす ドロップアウトを使用する トレーニングデータを減らす 重みを固定する None 50. 「重みの正則化」がAIモデルに与える影響として正しいものはどれか。 モデルの計算速度を向上させる 過学習を防ぐ トレーニングデータ量を減少させる 損失関数を無効化する None 51. 「重み初期化」の際にHe初期化を使用することが推奨される場面として最も適切なものはどれか。 活性化関数にReLUを使用している場合 出力層にソフトマックス関数を使用している場合 活性化関数にシグモイド関数を使用している場合 学習率が動的に調整される場合 None 52. DALL-Eが生成する画像の品質向上に寄与する技術として正しいものはどれか。 スパースアテンション GANベースのアーキテクチャ マルチモーダル表現 強化学習 None 53. ChatGPTとGPT-4が生成AIの歴史において与えた主な影響として正しいものはどれか。 チャット専用のモデルが標準化された テキスト生成タスクから離れた応用を廃止した マルチモーダル処理の可能性を広げた 生成AIのトレーニングデータ量を削減する技術を導入した None 54. AI画像認識の分野で、転移学習（Transfer Learning）が有効である理由はどれか。 新しいデータセットでゼロからモデルを訓練する必要がない モデルの精度を固定化できる すべてのデータをクラスタリングする能力を持つ データの正規化を自動化する None 55. 次のうち、「公平性の確保」に該当する内容を選びなさい。 AIはすべての人々に同じ結果を保証するべきである。 AIは個人情報を利用して正確なプロファイリングを行うべきである。 AIの意思決定が不当な差別を避けるよう設計されるべきである。 AIは一部の特権階級のみに利用されるべきである。 None 56. ニューラルネットワークにおいて、「ドロップアウト率」を適切に設定するために考慮すべき点として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータが少ない場合は低めに設定する 過学習がひどい場合は100%に設定する モデルの複雑さに関係なく固定値を使用する ドロップアウト率を高めに設定するほど学習速度が向上する None 57. 画像認識タスクにおいて「ドメイン適応（Domain Adaptation）」が必要となる場面として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータが非常に大規模である場合 トレーニングデータとテストデータが同一である場合 トレーニングデータとテストデータが異なる分布を持つ場合 トレーニングデータに欠損値が多い場合 None 58. GANを基盤にした生成AIモデルが抱える課題として最も適切なものはどれか。 トレーニングにおけるモード崩壊の発生 トランスフォーマーアーキテクチャを採用できないこと テキスト生成が不可能であること パラメータ数が固定化されること None 59. 過学習を防ぐために「アーリークロスバリデーション（Early Cross-Validation）」を適用する場合、重要なポイントとして最も適切なものはどれか。 検証データのスコアが安定する前にトレーニングを停止する トレーニングデータ全体を使用せずに部分的に学習を進める クロスバリデーションで得られた結果を基に学習回数を調整する 検証データを用いずにテストデータで精度を評価する None 60. ニューラルネットワークの「重み共有」が画像認識タスクで特に有効である理由として最も適切なものはどれか。 モデルの精度が常に向上するため 出力層のサイズが自動的に決定されるため モデルの学習速度が倍増するため 同じフィルタを用いて異なる部分の特徴を学習できるため None Time's up
