HOME
G検定ジェネラリスト検定

「G検定ジェネラリスト検定」の記事一覧

2025年に公表された日本の「AI安全性試験フレームワーク」において；最優先で評価すべきリスク項目に含まれるものはどれか。

フロンティアAIが国家安全保障上の深刻な脅威になり得ないかを検証する。

2026年1月25日

画像生成AIの「ControlNet」において；人間のポーズを指定するために使用される；関節の位置を線で結んだデータの形式を何というか。

骨格情報を抽出・入力することで；生成される人物のポーズを厳密に制御できる。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の伝播」をスムーズにするために；各層の重みの分布を学習可能なパラメータで調整する手法を何というか。

Layer NormやRMSNormなどが；Transformerの安定した学習を支えている。

2026年1月25日

LLMの「モデル・アライメント」において；人間の好みを反映させるために；2つの回答のうちどちらが良いかを選択するペアデータを用いる手法はどれか。

報酬モデルを介さずに直接方策を最適化するため；RLHFより計算が安定する。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；「前のターンの会話内容」をベクトルデータベースから検索し；現在のプロンプトに追加する仕組みを何というか。

会話の履歴が長くなっても；重要な文脈を維持し続けるための手法。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「未知の環境」を探索する際；報酬が全く得られない場所でも「次に何が起きるかの予測しにくさ」を指標に動く仕組みを何というか。

予測エラーが大きい場所を重点的に探索することで；効率的に情報を収集する。

2026年1月25日

勾配ブースティング決定木（GBDT）において；学習データに存在しない「新しい値」に対しても精度を保つために；葉の重みを制限する手法を何というか。

複雑すぎるモデルを抑制し；汎化性能を高めるための必須技術。

2026年1月25日

AIが「特定の政治的立場」を支持するような回答を繰り返すことで；ユーザーの思想を特定の方向に誘導してしまうリスクを何というか。

LLMの学習データに含まれる偏りが；出力の政治的中立性を損なう懸念。

2026年1月25日

AIを全社導入する際の「評価指標」において；AIが生成したコードや文書を人間が修正するのにかかった時間を測定する指標はどれか。

AIの補助によってどれだけ人間の工数が削減されたかを具体的に評価する。

2026年1月25日

2026年時点のAI規制において；「AIによって生成された児童性的虐待コンテンツ（CSAM）」に対するプラットフォーム事業者の責任を強化する国際的な枠組みはどれか。

AI生成物であっても実在・非実在を問わず厳しく規制・検知する流れが加速している。

2026年1月25日