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Lv044

「Lv044」の記事一覧

LLMのAPI利用において；同じ指示（システムプロンプト）が繰り返される場合に；最初の処理結果を再利用してコストと遅延を削減する技術はどれか。

定型的な長い指示をキャッシュすることで；スループットを向上させる。

2026年1月25日

報酬を最大化するだけでなく；解の「多様性」と「質の高さ」を同時に追求し；広範な行動レパートリーを獲得するアルゴリズムの総称はどれか。

MAP-Elitesなどが代表例で；一つの最適解ではなく多様な成功パターンを探索する。

2026年1月25日

データが持つ「エネルギー（負の対数尤度）」を定義し；そのエネルギーが最小となる状態を学習する生成モデルの枠組みを何というか。

物理学の概念を応用し；柔軟な確率分布を表現できる。

2026年1月25日

MITが公開した「Moral Machine」の調査結果において；自動運転車が「誰を救うべきか」という判断には何が影響することが示されたか。

地域によって「若者を優先するか高齢者を優先するか」などの倫理的優先順位が異なることが判明した。

2026年1月25日

汎用的なAIモデルをそのまま使うのではなく；特定の業界（医療・法務・建設など）に特化したデータで最適化したAIサービスを展開する戦略を何というか。

業界特有の知識や規制に対応することで；高い付加価値を提供する。

2026年1月25日

トピックモデルの代表的な手法であるLDA（潜在的ディリクレ配分法）において；各文書のトピック分布を生成する際に用いられる確率分布はどれか。

ディリクレ分布は多項分布の共役事前分布であり；トピックの比率を表現するのに適している。

2026年1月25日

2023年末に合意された「広島AIプロセス包括的政策枠組み」において；高度なAIシステムのライフサイクル全体を通じて求められるリスク管理はどれか。

開発から運用まで一貫した安全性の確保が国際的な合意事項となっている。

2026年1月25日

静止画ではなく動画とテキストを理解し；ロボットの関節角度などの「アクション」を直接出力する基盤モデルを何というか。

RT-2などが代表例で；視覚と言語の理解をロボットの物理操作に結びつける。

2026年1月25日

重みの値を {-1, 0, 1} の3値に制限し；1.58ビット相当の精度で動作する大規模言語モデルのアーキテクチャはどれか。

BitNet b1.58は；従来のFP16モデルに匹敵する性能を保ちつつ；計算コストを劇的に削減する。

2026年1月25日

LLMの計算効率を向上させるため；特定のトークンに対してのみデコーダの全層を通し；重要度の低いトークンは層をスキップさせる手法はどれか。

Mixture-of-Depthsは計算リソースを動的に割り当て；推論速度と精度のバランスを最適化する。

2026年1月25日