生成AIパスポート～模擬試験⑤～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. LLMの特徴として正しいものを選びなさい。 少量のデータで学習し、単一のタスクに特化する。 膨大なパラメータ数を持ち、多様なタスクに対応できる。 特定分野の専門知識だけを学習する。 データなしで動作するAIモデルである。 None 2. ディープフェイク動画を識別する際に、特定のディスクリミネータが検出しやすい特徴として適切なものはどれか。 動画の色調が均一である 背景が動かない場合が多い 動画内の音声と画像が完全に同期している 瞬きのパターンが非現実的である None 3. 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。 画像データとピクセル処理モデル 音声データと周波数分析モデル テキストデータと確率計算モデル 物理センサーと信号処理モデル None 4. LMとLLMの違いとして正しいものを選びなさい。 LLMはLMよりも小規模なデータセットで動作する。 LLMはLMに比べてより大規模なデータセットと計算資源を活用する。 LMはLLMよりも文脈理解能力が高い。 LMとLLMはまったく異なるアルゴリズムを使用している。 None 5. 「強いAI（Strong AI）」の実現に向けた課題として最も適切なものはどれか。 データ量の増加に伴うストレージ容量の不足 トレーニングデータのバイアスの影響 機械学習アルゴリズムの処理速度の限界 人間の意識や感情の再現に必要な理論の未成熟 None 6. DALL-Eのメリットとして最も適切なものはどれか。 高解像度画像を生成する能力に優れている マルチモーダル処理で動画生成が可能 テキストの翻訳に特化している 音声認識と画像認識を同時に行う None 7. 転移学習において、「タスクのドメインが異なる場合」に成功する可能性を高めるために必要なアプローチとして正しいものはどれか。 元のモデルをゼロから再訓練する 出力層を削除し、完全に新しい層を構築する トレーニングデータを事前学習済みデータに類似させる 新しいデータの正則化を省略する None 8. 転移学習で「特徴抽出（Feature Extraction）」が行われる主な理由として正しいものはどれか。 トレーニングデータのサイズを減らすため 事前に学習されたモデルの一般的な特徴を利用するため モデルの出力層を固定するため 学習速度を低下させるため None 9. 複数の異なるSNSアカウントを安全に管理するために必要な最善の方法はどれか。 各アカウントに異なるパスワードを設定し、パスワード管理ツールを使用する すべてのアカウントで同じパスワードを使用し、覚えやすくする パスワードを定期的に公開することで安全性を確認する アカウントごとに異なるメールアドレスを設定するが、パスワードは共通にする None 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。 LMに学習データの信頼性を評価させる。 プロンプトを曖昧にし、応答の自由度を高める。 生成された応答に対して、別のAIで検証プロセスを追加する。 LMに応答結果の正確性を自己判断させる。 None 11. ChatGPTとDALL-Eの主な違いとして、利用シーンの観点から最も適切なものはどれか。 ChatGPTは画像生成タスクを行い、DALL-Eはテキスト生成を行う ChatGPTはノイズ耐性が高く、DALL-Eは高解像度音声を生成する ChatGPTとDALL-Eはどちらも動画生成を専門とする ChatGPTはテキスト生成や対話、DALL-Eはクリエイティブな画像生成に特化している None 12. 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。」 文脈を分割して個別に処理する。 文章全体の文脈を保持し、話題の流れに基づいて応答を生成する。 最初の文だけを処理して応答を生成する。 次の単語をランダムに選んで応答を生成する。 None 13. 「弱いAI（Weak AI）」の特徴として正しいものはどれか。 人間のように自律的に考える能力を持つ 自然言語処理を完全に理解する 特定の目的に特化して設計されている 他のAIシステムを管理する能力を持つ None 14. 転移学習を行う際に「凍結層を増やす」ことの主なメリットとして正しいものはどれか。 モデル全体の再訓練が容易になる 計算コストを削減し、過学習のリスクを軽減できる 出力層のパフォーマンスを向上させる 新しいデータへの適応能力を最大化できる None 15. ディープフェイクが生成するコンテンツの法的規制が必要とされる主な理由はどれか。 技術の進化を阻害するため トレーニングコストを削減するため 社会的混乱やプライバシー侵害を防ぐため 個人が自由に利用できる技術にするため None 16. 転移学習を使用している場合、学習済みモデルの初期層（低次層）を再訓練することが適切な場面として正しいものはどれか。 新しいタスクが元のタスクと完全に異なる場合 新しいタスクのデータが少ない場合 新しいタスクが元のタスクと高度に類似している場合 モデルの計算コストを削減したい場合 None 17. 転移学習が特に有効であ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豊富に存在する場合 新しいタスクが既存モデルと無関係な場合 トレーニングデータが少なく、新しいタスクが既存モデルと関連している場合 モデルの計算リソースが無制限にある場合 None 18. ディープフェイクを識別するための技術として適切なものはどれか。 自己注意機構 画像や動画の不自然なパターンを検出するアルゴリズム 音声認識モデルによる分析 潜在空間操作による改善 None 19. ディープフェイク生成においてGANが特に優れている理由として正しいものはどれか。 時系列データの分析に適している 画像や動画のリアリティを向上させる競争的学習が可能 大量の計算リソースを必要としない 自然言語処理タスクを効率的に処理できる None 20. 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？ 画像データのピクセル値 音声信号の周波数 AIエンジンのハードウェア性能 過去の文脈と単語の出現確率 None 21. 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。 画像分類 音声信号処理 物理データの解析 文章要約と質問応答 None 22. 公共Wi-Fiを利用する際に個人情報を保護するための最適な方法として正しいものはどれか。 公共Wi-Fiではパスワードが必要ない場合のみ接続する 銀行やSNSなどのログインは問題ないと考える Wi-Fiを利用する際はすべてのデバイスでBluetoothをオンにする HTTPS通信を利用し、VPNを使用する None 23. インターネット上で公開される情報が誤情報である可能性を検証する最適な方法として正しいものはどれか。 公的機関や信頼性の高い情報源と照らし合わせる SNSの拡散状況を確認する 情報の出所を気にせず、内容をそのまま利用する コメント欄の意見数を基準に信頼性を判断する None 24. 転移学習が成功するための条件として適切でないものはどれか。 元のモデルと新しいタスクが類似している 新しいタスクのデータが十分に大規模である 元のモデルが一般的な特徴を学習している 新しいタスクが元のモデルと全く異なるデータセットを持つ None 25. ディープフェイクによる生成画像が特に難しい部分として適切なものはどれか。 背景の描写 静止している物体の生成 テキストベースの入力解析 顔の自然な瞬きや微細な表情 None 26. インターネット上の著作権を守るために重要な行動はどれか。 他人の著作物を無断でコピーして使用する フリー素材のみを使用するが、著作者のクレジットは不要 すべての素材を自分で作成する 著作物を使用する際に権利者に許可を求める None 27. DALL-EとStyleGANの生成プロセスの違いに関連する説明として正しいものはどれか。 DALL-Eは潜在空間を操作して画像を生成し、StyleGANはテキスト指示に基づいて画像を生成する DALL-Eはテキスト入力に基づいて画像を生成し、StyleGANは潜在空間を操作して画像を生成する DALL-EとStyleGANはどちらも動画生成を専門としている DALL-EはGANアーキテクチャを使用し、StyleGANはトランスフォーマーを基盤としている None 28. 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？ テキストデータを画像データに変換して処理する。 文脈に基づき次に来る単語を確率的に予測して生成する。 ランダムに単語を選んで文を構成する。 事前に固定されたテンプレートから回答を選択する。 None 29. 転移学習が自然言語処理（NLP）で広く利用される理由として正しいものはどれか。 言語モデルが文法や単語の一般的な特徴を学習できるため 言語データが常に小規模であるため 出力層が全タスクに共通であるため 学習済みモデルを直接再利用することが禁止されていないため None 30. 汎用型AI（General AI）が現在実現されていない理由として最も適切なものはどれか。 十分なトレーニングデータが不足している 複数のタスクに適応する技術が未成熟である ハードウェアの性能が足りない 人間の認知機能を完全に理解していない None 31. ディープフェイクによって生成される動画の特徴として正しいものはどれか。 元の映像を完全に削除して生成される 人間が識別できないレベルでリアルに見える 必ず低解像度で生成される 特定の顔のみを使用することができない None 32. 転移学習の「凍結層（Frozen Layers）」の役割として正しいものはどれか。 モデル全体の計算負荷を増加させる 学習済みモデルの一部を固定し、新しいデータに対して再訓練しないようにする トレーニングデータを削減する モデルの汎化性能を低下させる None 33. GANを基盤としたディープフェイク技術の改良点として考えられるアプローチとして正しいものはどれか。 モード崩壊を防ぐための正則化手法を導入する ジェネレータとディスクリミネータを廃止する 潜在空間を完全に削除する 時系列データを中心にトレーニングする None 34. ディープフェイク技術が情報セキュリティの観点で課題となる理由として最も適切なものはどれか。 生成画像の品質が低い ユーザーの信頼を損なう偽情報を拡散する可能性がある テキスト生成能力が不足している 動画生成に時間がかかりすぎる None 35. 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？ LMの応答は中立的なものだけになる。 偏った視点や意見を反映した応答を生成する可能性がある。 LMは必ず正確な情報を生成する。 偏りのあるデータはLMに影響を与えない。 None 36. 汎用型AI（General AI）が特化型AIと比較して、医療分野において特に効果を発揮すると考えられる場面として適切なものはどれか。 画像診断や薬剤設計のような個別のタスクに特化した業務 トレーニングデータが限定的である新薬開発業務 医療データの収集と記録の効率化 異なる専門分野（例：内科と外科）間での知識を統合して診断を行う業務 None 37. 転移学習（Transfer Learning）の主な目的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 学習済みモデルを活用して新しいタスクを効率よく学習する モデルのサイズを削減する モデルの複雑さを制限する None 38. 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？ LLMの応答をそのまま信頼する。 LLMに複数回同じ質問をして矛盾を確認する。 外部データベースを使用して応答を検証する。 応答が正確かどうかは検証しない。 None 39. 「LLM（Large Language Model）」とは何ですか？ AIを使って画像を生成するモデル 大規模なデータを学習し、高度な言語処理を可能にするAIモデル 小規模なデータで学習した言語モデル AIを使った物理シミュレーションモデル None 40. GPTシリーズが長文処理で抱える課題の解決策として最も適切なものはどれか。 トークン数の制限を完全に撤廃する モデルサイズを大幅に縮小する 注意機構を強化し、重要な文脈を選択的に保持する トランスフォーマーをGANに置き換える None 41. 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？ 多様なタスクを単一のモデルで実行できるため。 画像や音声データも直接処理できるため。 専用のハードウェアを必要としないため。 単一のトピックに特化して学習しているため。 None 42. 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？ エネルギー効率の高いハードウェアと再生可能エネルギーを活用する。 モデルの規模をさらに大きくする。 トレーニングを複数回繰り返して精度を向上させる。 エネルギー使用量を考慮せず、性能だけを優先する。 None 43. 転移学習を利用している際に、モデルの「過学習」を防ぐために適切なアプローチとして正しいものはどれか。 学習率を極端に低く設定する トレーニングデータを増やさずに、より複雑なモデルを使用する すべての層を同時に再訓練する 最終層のみを再訓練し、低次層を凍結する None 44. 転移学習において「ファインチューニング（Fine-Tuning）」が行われる理由として正しいものはどれか。 モデル全体をゼロから再訓練するため 新しいタスクに適応するために特定の層を再訓練するため 学習済みモデルをそのまま使用するため トレーニングデータを拡張するため None 45. インターネット上の匿名性が犯罪行為に悪用されるリスクを軽減するために、最も効果的な対策はどれか。 インターネット利用者全員に実名登録を義務付ける すべてのユーザーが匿名での投稿を禁止される サービス提供者がコンテンツの監視と違法行為の報告を強化する 監視カメラをオンラインサービスと連携する None 46. Whisperを使用した音声認識プロジェクトで、認識精度が低下する可能性が高いケースとして最も適切なものはどれか。 高度な騒音除去が行われたクリアな音声環境 標準的なアクセントのスピーチを使用する場合 音声データが短時間で区切られている場合 トレーニングデータに含まれていない特定の方言が使用される場合 None 47. AIのレベル別分類における「特化型AI（Narrow AI）」の特徴として正しいものはどれか。 あらゆる分野で汎用的に使用できる 特定のタスクに特化して設計されている 自律的に意思決定を行う 人間の知能を完全に再現する None 48. 「汎用型AI（General AI）」と特化型AIの主な違いとして正しいものはどれか。 汎用型AIは特定のタスクに制限されず、複数のタスクをこなせる 特化型AIは学習が不要で、汎用型AIは学習が必須である 特化型AIは複数の分野で利用可能で、汎用型AIは一つの分野に限定される 汎用型AIは特化型AIに比べて開発が容易である None 49. 安全なパスワードを作成するための重要なポイントはどれか。 短いが覚えやすい単語を使用する 名前や誕生日を含める 大文字、小文字、数字、記号を組み合わせる すべてのアカウントで同じパスワードを使う None 50. 「LM（Language Model）」とは何ですか？ 人間の言語を理解し、生成するAIモデル AIのトレーニングデータを生成するアルゴリズム ハードウェアを制御するためのAIモジュール AIシステムの物理構造設計の手法 None 51. 転移学習において、「モデル全体を再訓練する」のではなく「特定の層のみを再訓練する」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減するため 新しいタスクに必要な特徴のみを効率的に学習するため 学習済みモデルを無効化するため 計算リソースを最大限に使用するため None 52. LLMの課題として最も適切なものを選びなさい。 学習に必要なデータ量が少ない。 単一のタスクにしか対応できない。 文脈を理解する能力が低い。 応答が必ずしも事実に基づかない場合がある。 None 53. 特化型AI（Narrow AI）が日常生活で使用されている例として最も適切なものはどれか。 自動運転車 医療診断システム 自然言語処理を用いたチャットボット 以上すべて None 54. 汎用型AIが特化型AIよりも困難な理由として正しいものはどれか。 データ量が特化型AIよりも多い 複数の異なるタスクを統合する設計が必要である 訓練時間が短すぎる 特定のタスクでの性能が向上しない None 55. DALL-Eの主なデメリットとして適切なものはどれか。 テキストの文法的誤りを訂正できない 指定されたテキスト指示を完全に理解できない場合がある 動画生成タスクに対応していない 高度な音声認識能力が必要とされる None 56. AIレベル別分類の観点から、自律型AI（Autonomous AI）の導入が現実的でない分野として最も適切なものはどれか。 自動運転車の制御 医療診断システム 倫理的判断が必要な分野（例：司法、政策立案） サプライチェーンの最適化 None 57. インターネット上で信頼できる情報を見分けるための重要なポイントはどれか。 情報が多くのサイトで繰り返し引用されているか確認する 情報が有名なブログで紹介されているか確認する 情報源が公的機関や専門家によるものであるか確認する 情報の発信者が匿名であるかどうか確認する None 58. 転移学習が画像認識タスクで特に効果的である理由として正しいものはどれか。 畳み込み層が一般的な画像特徴を捉えるため 画像データの多様性が小さいため 出力層が他のタスクと共有できるため 画像データは常にトレーニングデータが少ないため None 59. AIのレベル別分類における「自律型AI（Autonomous AI）」の主な特徴として正しいものはどれか。 他のAIシステムの支援を必要とする 環境に応じて独立して行動を調整する 人間の介入がなければ動作しない 特定のデータセットに依存する None 60. インターネットでの適切なコミュニケーションとは何か。 他者を尊重し、攻撃的な言動を避けること すべての意見に賛同すること 匿名であれば自由に意見を述べること 感情的な表現を多用すること None Time's up
