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Lv036
「Lv036」の記事一覧
モデルのデプロイ後に;特定の少数のユーザーに対してのみ新モデルを公開し;挙動を確認してから全展開する手法を何というか。
不具合の影響範囲を最小限に抑えつつ;本番環境での検証を行う。
2026年1月25日
テキストだけでなく画像や音声も一つのモデルで統合的に処理できるAIの性質を何というか。
異なる種類の情報(モダリティ)を横断して理解・生成する能力。
2026年1月25日
AIが生成したコードにセキュリティ脆弱性が含まれていた場合;その責任の所在について議論される概念はどれか。
AI提供者と利用者が;それぞれのフェーズで責任を分担する考え方。
2026年1月25日
ニューラルネットワークの勾配計算において;一部の中間結果を保存せず再計算することでメモリを節約する技術を何というか。
メモリ消費を抑えつつ;より深いモデルや大きなバッチサイズでの学習を可能にする。
2026年1月25日
不均衡データの評価において;「陽性を陽性と判定できた割合」と「陰性を陰性と判定できた割合」の平均をとった指標を何というか。
クラス間のサンプル数に大きな差がある場合に;公平な評価を行うための指標。
2026年1月25日
AIを搭載したSaaS製品において;モデルの推論コストが収益を圧迫することを防ぐために検討される指標はどれか。
AI特有のランニングコストを考慮した収益性管理の概念。
2026年1月25日
米国大統領令(2023年)で義務付けられた;「一定以上の計算量(10の26乗FLOPs以上)を用いたモデル」の開発者が政府に行うべき報告はどれか。
国家安全保障上のリスクを管理するため;強力なAIモデルの情報を政府と共有する。
2026年1月25日
画像とテキストを共通のベクトル空間に埋め込むCLIPの技術において;画像と対応するテキストを近づけ、無関係なものを遠ざける学習手法はどれか。
対となるデータの類似度を最大化し;意味的な関連性を学習する。
2026年1月25日
GPUのメモリアクセスを効率化するために;複数の演算(ReLUと加算など)を一つにまとめるコンパイラの最適化技術を何というか。
データの読み書き回数を減らし;実行速度を大幅に向上させる。
2026年1月25日
LLMの入力(プロンプト)の最後に「Deep Breath(深呼吸して)」などの文言を加えると精度が上がるという研究報告を何というか。
モデルに対して心理的な示唆を与える文言が推論結果に影響を与える現象。
2026年1月25日
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