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Lv054

「Lv054」の記事一覧

強化学習において；エージェントが「過去のデータ」から学ぶだけでなく、「シミュレータ内の想像（夢）」で学習を進めるアーキテクチャはどれか。

世界モデルを学習し；その中で思考実験を行うことで実環境での試行を減らす。

2026年1月25日

LLMを実務で使う際；特定のキーワード（競合他社名など）が出力されないように「後処理」でフィルタリングする仕組みを何というか。

モデルの挙動を直接変えずに；システムとして安全性を担保する。

2026年1月25日

学習データにノイズを混ぜるのではなく；モデルの「パラメータ（重み）」自体にノイズを加えて学習させることで汎化性能を高める手法はどれか。

過学習を抑制し；より頑健な解を見つけるための正則化技術。

2026年1月25日

AIが作成した「偽の個人情報（合成された顔や声）」が悪用されることで、本人の名誉や財産が侵害されるリスクを総称して何というか。

ディープフェイク技術の進化に伴い；深刻な社会問題となっている。

2026年1月25日

AIを導入する際；初期費用（開発費）だけでなく、運用のための「電気代」や「推論サーバー代」が長期的にコストを上回るリスクを何というか。

生成AIなどの大規模モデル運用において；ビジネスモデルを維持するための大きな課題。

2026年1月25日

2026年時点のAI規制の動向において；AIが生成したコンテンツに「AI製であること」を明示することを義務付ける制度を何と呼ぶか。

偽情報対策や消費者の誤認防止のために；多くの地域で法制化が進んでいる。

2026年1月25日

複数のモデルの予測値を統合するアンサンブル学習において；各モデルの予測値の「ばらつき」を利用して不確実性を推定する手法を何というか。

複数のモデルが異なる結論を出している場合に；そのタスクが「難しい（不確実）」と判断する。

2026年1月25日

動画像から「いつ、どこで、誰が、何をしたか」を記述する「ビデオ・キャプショニング」において；時間的な情報の流れを抽出するために使われる構造はどれか。

空間的な特徴に加えて；時間軸方向の変化を捉える必要がある。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの学習において；バッチサイズを大きくした際に学習率も比例して大きくする経験則を何というか。

大規模分散学習において；効率的に収束させるための重要な指針。

2026年1月25日

LLMの学習において；特定の単語の出現頻度に基づいてトークンを分割・結合する「BPE（Byte Pair Encoding）」が属するアルゴリズムの総称はどれか。

未知語への対応と語彙サイズのバランスをとるために；現代のLLMで広く採用されている手法。

2026年1月25日