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Lv045

「Lv045」の記事一覧

AIの出力が人間の価値観に合致するように；あらかじめ定義された「AIのための憲法（規則群）」を用いて自己修正させる手法はどれか。

Anthropicが提唱した；人間の評価に依存しすぎないアライメント手法。

2026年1月25日

複数の異なる微調整（Fine-tuning）を施した同一アーキテクチャのモデルを；重みの平均をとるなどの方法で統合する手法を何というか。

個別のモデルの良さを引き継いだ強力な統合モデルを低コストで作成できる。

2026年1月25日

実世界の建物をデジタル上に再現したデジタルツインにおいて；住民のプライバシーや行動履歴がAIによって監視される懸念を何というか。

物理空間とデジタル空間が密接に連携することによる新しい監視リスク。

2026年1月25日

AIの計算リソースの提供者が；トークン（計算量）を資産として扱い；取引可能にする経済圏の概念を何というか。

分散型AIコンピューティングにおいて；リソースの需給を最適化する試み。

2026年1月25日

分類モデルの学習において；正解ラベルを 1.0 ではなく 0.9 などに少し弱めることで；モデルの過信と過学習を防ぐ手法はどれか。

予測の不確実性をモデルに組み込み；汎化性能を高める。

2026年1月25日

2026年時点の議論において；生成AIが作成した「偽の証拠」によって司法判断が歪められるリスクを何というか。

裁判においてAI生成のフェイク動画や録音が提出されることへの懸念。

2026年1月25日

2つの確率分布間の距離を「ある分布を別の分布へ移動させるための最小コスト」として定義する指標はどれか。

GANの学習を安定させるWGANなどで重要な役割を果たす。

2026年1月25日

LLMの推論において；Attentionの計算を時間軸方向に分割して並列化し；デコード速度を高速化するアルゴリズムはどれか。

長いコンテキストを持つモデルの推論を大幅にスピードアップさせる技術。

2026年1月25日

画像内の「あらゆる物体」をゼロショットで切り出すことができる；Metaが開発したセグメンテーションモデルはどれか。

膨大なデータで事前学習されており；未知の物体に対しても高い境界抽出能力を持つ。

2026年1月25日

LLMの学習において；人間の好みのデータから直接「報酬関数を介さずに」モデルを最適化する手法はどれか。

RLHFに比べて計算が安定しやすく；近年のLLM学習の主流になりつつある。

2026年1月25日