1.
マルチモーダル学習のタスクにおいて、エラーが発生しやすい要因として考えられるのはどれですか？
2.
マルチモーダルAIモデルが「データスケールの不一致」に直面する理由はどれですか？
3.
マルチモーダルモデルの評価指標としてよく使われるのはどれですか？
4.
マルチモーダル学習における「クロスモーダル生成モデル」の特徴は何ですか？
5.
BERTのようなトランスフォーマーモデルがマルチモーダル学習に活用される理由は何ですか？
6.
マルチモーダルAIのデータ統合手法として、「ハイブリッド統合（Hybrid Fusion）」の主な利点は何ですか？
7.
マルチモーダル学習における「共通潜在空間（Common Latent Space）」とは何ですか？
8.
マルチモーダル学習において「アテンションメカニズム」が導入される理由は何ですか？
9.
「モダリティドロップアウト」はどのような状況で使用されますか？
10.
マルチモーダル学習における「中間統合（Intermediate Fusion）」の特徴は何ですか？
11.
マルチモーダルモデルの一例として、画像からテキストを生成するモデルの名称は何ですか？
12.
マルチモーダルデータの「同期」とは何ですか？
13.
マルチモーダルAIモデルにおいて、クロスモーダル生成（Cross-Modal Generation）が特に効果的な応用例はどれですか？
14.
マルチモーダルデータを扱う際に重要なことは何ですか？
15.
マルチモーダル学習における「クロスモーダル学習」とは何ですか？
16.
マルチモーダルモデルにおける「補完的学習」の利点は何ですか？
17.
マルチモーダル学習における「後期統合（Late Fusion）」とは何ですか？
18.
マルチモーダル学習の実用例として、正しいものはどれですか？
19.
マルチモーダル学習で「相補的モダリティ」とは何を指しますか？
20.
マルチモーダルAIにおいて、モデルの性能向上に寄与する「アライメント（Alignment）」とは何を指しますか？
21.
マルチモーダルAIが直面する課題の一つに「モダリティ欠損」があります。この問題への最適な対処法はどれですか？
22.
マルチモーダルデータの統合方法として「初期統合（Early Fusion）」が示す方法は何ですか？
23.
マルチモーダル学習において、どのような問題がよく発生しますか？
24.
マルチモーダル学習において、一般的に使用される2つのモダリティの組み合わせは何ですか？
26.
マルチモーダル学習で「相互情報量（Mutual Information）」が重要とされる理由は何ですか？
