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じゅんびはいい?
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この一問一答で出る問題
全12問。答えと解説は「スタート」を押すと1問ずつ表示されます。
- 生成AI(ジェネレーティブAI)の説明として、最もふさわしいものはどれですか。
- ・学習したデータをもとに、文章・画像・音声などの新しいコンテンツを作り出すAI
- ・既存のデータを分類・判別することだけを行うAI
- ・データを保存・検索するためのAI
- ・計算処理を高速化するためのAI
- 2つのネットワーク(生成する側と見破る側)を競わせながら学習し、本物そっくりのデータを作り出す生成モデルはどれですか。
- ・CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
- ・GAN(敵対的生成ネットワーク)
- ・RNN(回帰型ニューラルネットワーク)
- ・LSTM
- 画像認識で特に高い性能を発揮し、画像の特徴を抽出するのが得意なニューラルネットワークはどれですか。
- ・RNN(回帰型ニューラルネットワーク)
- ・GAN(敵対的生成ネットワーク)
- ・CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
- ・VAE(変分オートエンコーダ)
- RNNの弱点であった「長い系列で過去の情報を忘れやすい」問題を改善した仕組みはどれですか。
- ・CNN
- ・GAN
- ・VAE
- ・LSTM
- 現在の大規模言語モデルの多くで採用され、文中のどの単語に注目すべきかを重視して処理する仕組みを何といいますか。
- ・Attention(注意機構)
- ・Clustering(クラスタ分析)
- ・Dropout(過学習の抑制)
- ・Backup(データの複製)
- 2017年に発表され、GPTなど現在の大規模言語モデルの基礎となったモデルはどれですか。
- ・LSTM
- ・Transformer
- ・CNN
- ・ボルツマンマシン
- OpenAIが開発し、ChatGPTの土台にもなっている言語モデルの系列はどれですか。
- ・BERT
- ・ResNet
- ・GPT
- ・YOLO
- ChatGPTが一般公開され、対話型生成AIが世界的に広まるきっかけとなったのはいつ頃ですか。
- ・2010年(11月)
- ・2015年(11月)
- ・2025年(11月)
- ・2022年(11月)
- 人間の評価(好ましい・好ましくない)を報酬として使い、AIの回答を人間の意図に沿うように調整する手法を何といいますか。
- ・RLHF(人間のフィードバックによる強化学習)
- ・クラスタリング(似たデータをまとめる手法)
- ・データ拡張(学習データを水増しする手法)
- ・エンコード(データを別形式に変換する処理)
- 生成AIが、事実に反する内容をもっともらしく作り出してしまう現象を何といいますか。
- ・オーバーフィッティング
- ・ハルシネーション(幻覚)
- ・アライメント
- ・マルチモーダル
- テキストだけでなく画像・音声など複数の種類の情報をまとめて扱えるAIの性質を何といいますか。
- ・ファインチューニング
- ・ハルシネーション
- ・マルチモーダル
- ・ルールベース
- 次のうち、Google(グーグル)が開発している生成AI(対話型AI)はどれですか。
- ・ChatGPT
- ・Claude
- ・Copilot
- ・Gemini
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