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. 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 2. 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 3. DALL-EとStyleGANの主な違いとして最も適切な説明はどれか。 DALL-EはGANに基づいているが、StyleGANはトランスフォーマーベースである DALL-Eはテキスト入力を基に画像生成を行うが、StyleGANは潜在変数を基に画像生成を行う DALL-Eは固定の画像生成に特化しており、StyleGANは画像編集機能を持たない DALL-Eは生成モデルであり、StyleGANは分類モデルである None 4. 「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 5. 画像認識で「転移学習」を使用する際に、学習済みモデルの「上位層のみを再訓練」する主な理由として最も適切なものはどれか。 モデルの計算速度を向上させるため トレーニングデータが少ない場合でも特定のタスクに適応させるため モデルのサイズを削減するため 学習済みモデルの精度をそのまま維持するため None 6. 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 7. 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 8. 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 9. GPT-4が画像を入力として処理可能にした背景として正しいものはどれか。 トランスフォーマーモデルのアーキテクチャを変更した モーダル間の情報統合を可能にする技術を導入した モデルのパラメータ数を削減した 自然言語処理タスクを廃止した None 10. 以下の生成AIの中で、動画生成に特化しているものはどれか。 Imagen Video GPT StyleGAN Whisper None 11. 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 12. 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 13. ニューラルネットワークにおける「重み（Weights）」の主な役割として正しいものはどれか。 入力データを調整し、重要度を反映させる 出力データを保存する モデルの計算速度を向上させる トレーニングデータを補正する None 14. 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 15. 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 16. GPTシリーズが進化する過程で、API提供を通じた商業利用がもたらした主な利点として正しいものはどれか。 モデルの全ての機能が無料で利用可能になった 開発者が独自の応用を開発できる環境を提供した トレーニングデータの収集が不要になった 応答生成速度が大幅に向上した None 17. 過学習を防ぐために「早期終了（Early Stopping）」を使用する場合、重要な判断基準として適切なものはどれか。 トレーニングデータの精度が一定値を超えたとき モデルの複雑さが限界を超えたとき 学習率が収束したとき テストデータの精度が向上しなくなったとき None 18. 「正則化（Regularization）」を用いた過学習の回避方法として正しいものはどれか。 モデルのトレーニングを停止する 損失関数にペナルティ項を追加する トレーニングデータを削除する 重みを固定する None 19. 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 20. 「セキュリティ」に関するAI利活用原則の内容として正しいものを選びなさい。 AIシステムのセキュリティは利用者の責任で確保すべきである。 AIシステムは脆弱性があっても使用を続けられるべきだ。 AIシステムは安全性を確保し、外部攻撃から保護する必要がある。 AIのセキュリティ対策は重要ではない。 None 21. 「国際協調」の観点から、AI利活用において各国間で取り組むべき最も重要な事項はどれですか？ AIの開発と利用に関する国際的な標準を制定し、共有する。 国ごとに独自の基準を設け、他国の基準を無視する。 AI技術の利用は国際協調よりも自国の利益を優先するべきである。 他国のAI基準に従わず、自国の技術開発を最優先する。 None 22. AI利活用原則の主な目的は何ですか？ AIの技術的な開発だけを推進する AIの社会的・倫理的な活用を促進する AIの市場価値を最大化する AIをすべての業務に導入することを義務化する None 23. ChatGPTが進化の過程で課題として直面している「長文対話」の問題を解決するために考案された技術として正しいものはどれか。 メモリ強化型の注意機構を導入する トークン数の制限を完全に撤廃する データ拡張手法を採用する 応答生成をランダム化する None 24. 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 25. AIを活用した個人データ分析システムの設計で、「プライバシー保護」に適合する最も効果的な方法はどれですか？ すべてのデータを暗号化し、アクセス権を制限する。 利用者にデータの収集方法を知らせるが、暗号化はしない。 データを暗号化せずに匿名化のみ行う。 データ保護の必要性を軽視し、利便性を優先する。 None 26. 画像認識で用いられる「ソフトマックス関数（Softmax）」の主な役割はどれか。 データを正規化する 画像の解像度を変更する クラス確率を計算する 入力データを圧縮する None 27. 明確で具体的なプロンプトを設計する効果として最も適切なものを選びなさい。 AIの応答精度が向上する。 AIの実行速度が速くなる。 AIのトレーニング期間が短縮される。 AIの学習データ量が増える。 None 28. AI画像認識における「セグメンテーション」と「分類」の主な違いとして正しいものはどれか。 セグメンテーションは個別のピクセルにラベルを割り当てるが、分類は全体の画像にラベルを割り当てる セグメンテーションは画像全体をラベル付けするが、分類は一部のオブジェクトを無視する セグメンテーションは回帰タスクに適用され、分類は分類タスクに適用される セグメンテーションと分類は同じタスクを異なる手法で解決する None 29. AI利活用原則における「教育とリテラシー」の目的として正しいものを選びなさい。 すべての人々がAI技術を理解し、適切に利用できるよう教育を促進する。 AIに関する教育は専門家に限定されるべきだ。 AIのリテラシーは社会全体には不要である。 AI教育はAI開発者だけが対象である。 None 30. ニューラルネットワークの「重みの正則化」において、L1正則化が特に有効な理由として最も適切なものはどれか。 モデルの学習速度を向上させる 重みをスパース化し、特徴選択を促進する 勾配消失問題を完全に解消する 学習率を自動調整する None 31. 画像認識において、「特徴量の抽出」に主に関与する層はどれか。 畳み込み層 入力層 出力層 ソフトマックス層 None 32. 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 33. 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 34. ニューラルネットワークで「重み」が更新される際に用いられる手法として正しいものはどれか。 フィルタリング 勾配降下法（Gradient Descent） データ拡張（Data Augmentation） 次元削減 None 35. 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 36. 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 37. AIシステムの学習データに偏りがある場合、どのような具体的対策が「公平性の確保」に沿って最も適切でしょうか？ 偏りのあるデータをそのまま利用し、アルゴリズムを高度化する。 データの偏りがあっても透明性を優先し、変更しない。 偏りがある場合は、AIを利用しない判断を行うべきである。 データの偏りを検出し、補正または追加データの収集を行う。 None 38. 「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 39. 「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 40. 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 41. 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 42. 画像認識モデルで「過学習」を防ぐために使用される手法として適切でないものはどれか。 ドロップアウト データ拡張 早期終了（Early Stopping） フィルタサイズの増加 None 43. 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 44. 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 45. 過学習を防ぐためにモデルの複雑さを制御する手法として正しいものはどれか。 活性化関数を変更する トレーニングデータを減らす モデルのパラメータ数を減らす 出力層を削除する None 46. 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 47. 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 48. 「重みの共有」が特に有効なニューラルネットワークの構造はどれか。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） リカレントニューラルネットワーク（RNN） 全結合ニューラルネットワーク（FCN） 強化学習モデル None 49. 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 50. 過学習（Overfitting）が発生する主な原因として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータのサイズが小さすぎる モデルの複雑さが不足している 学習率が大きすぎる 損失関数が誤って設定されている None 51. 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 52. 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 53. 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 54. StyleGANが他のGANモデルと比較して革新的とされた理由として正しいものはどれか。 ジェネレータとディスクリミネータを削除した テキスト生成に対応した トレーニング時間を大幅に短縮した 潜在空間を効果的に操作可能にした None 55. ChatGPTが「生成AIパスポート」において学習するべき重要なポイントとして正しいものはどれか。 応答生成の仕組みと進化の過程 モデルのアーキテクチャの細部 モデルの全てのパラメータ 計算リソースの最適化方法 None 56. ChatGPTのモデル設計が、ユーザーからのフィードバックを反映するために採用している手法として正しいものはどれか。 転移学習 ハイパーパラメータの自動最適化 アンサンブル学習 人間のフィードバックによる強化学習（RLHF） None 57. 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 58. 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 59. 過学習を防ぐために「検証データセット」が使用される主な理由として正しいものはどれか。 モデルの汎化性能を評価するため トレーニングデータを補完するため モデルの計算速度を向上させるため トレーニングデータをランダム化するため None 60. 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 Time's up
