HOME
Lv012

「Lv012」の記事一覧

「AIガバナンス」において、透明性を高めるために開発者が公開を推奨される文書はどれか。

モデルの性能、学習データ、バイアス、使用制限などをまとめた説明文書。

2026年1月25日

LLMの「ファインチューニング」に必要なリソースについて、正しい説明はどれか。

重みの更新を伴う学習処理は、推論よりも遥かに大きな計算資源を消費する。

2026年1月25日

生成AIにおいて、あるデータと別のデータの間の「中間」のデータを生成することを何と呼ぶか。

潜在空間上で2つの点の間を移動することで、徐々に変化する画像を生成できる。

2026年1月25日

生成AIの「マルチモーダル化」により、カスタマーサポート業務で可能になることはどれか。

声、テキスト、画像など多様な情報を統合して高度な接客が可能になる。

2026年1月25日

プロンプトにおける「デリミタ（Delimiter）」の役割はどれか。

「"""」などの記号で区切ることで、AIが構造を理解しやすくなる。

2026年1月25日

AIが作成した偽画像による「なりすまし」を防ぐための、送信ドメイン認証等の技術的対策を検討している分野はどれか。

情報の信憑性や発信者を確認するための技術的枠組みの構築が進んでいる。

2026年1月25日

生成AIの導入における「ガバナンス」の目的として、最も適切なものはどれか。

単なる禁止ではなく、安全かつ効果的に活用するための統制。

2026年1月25日

画像生成AIの「Stable Diffusion」などがオープンソースで公開されたことの大きな意義はどれか。

透明性の向上と、コミュニティによる爆発的な技術発展を促した。

2026年1月25日

「AI開発ガイドライン」において、AIによる「不当な差別」を防ぐために推奨される手法はどれか。

バイアスの原因となる項目を適切に管理・制御することが求められる。

2026年1月25日

LLMの「ハルシネーション」を誘発しやすい質問の種類はどれか。

AIが知らないはずの事実について無理に回答させようとすると、嘘をつきやすくなる。

2026年1月25日