HOME
Lv069

「Lv069」の記事一覧

強化学習において；エージェントが「環境から得られる報酬」をそのまま使うのではなく；「人間から見た行動の良さ」を反映した報酬に変換するプロセスを何というか。

RLHFの中核プロセスであり；人間の好みを報酬関数として数値化する。

2026年1月25日

AIが「特定の政治的グループ」ばかりを検挙するように指示された監視カメラなどのシステムが引き起こす、社会的な不平等や人権侵害を何と呼ぶか。

技術が特定の勢力の支配の道具として使われることへの倫理的・法的警鐘。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；「入力されたプロンプト」の中に「システム命令を無視せよ」という不正な指示が隠されていないかをチェックする別のLLMを何というか。

プロンプト・インジェクション攻撃を防御するための多層防御の一つ。

2026年1月25日

モデルが学習データに対して「自信満々に間違った予測（過学習）」を出すのを防ぐために；損失関数に「予測確率分布のエントロピー（複雑さ）」を加える手法を何というか。

特定のクラスに確率が集中しすぎるのを防ぎ；柔軟な判断を残させる。

2026年1月25日

データの分布を要約する際；「平均値」の代わりに「データを小さい順に並べて真ん中に来る値」を用いる最大のメリットはどれか。

中央値（メディアン）は；一部の異常値に左右されない安定した指標である。

2026年1月25日

AIを導入した際の「ROI（投資対効果）」の算出において；「AI導入によって不要になったソフトウェアのライセンス料」などの直接的な経費削減を何と呼ぶか。

目に見える形で財務諸表に現れる経費削減効果。

2026年1月25日

「AIと著作権」の議論において；AIが生成した絵画が「人間の描いた絵と見分けがつかない」場合、それを人間が自分の作品として公表し、著作権を主張することは日本の現行法で可能か。

AIはあくまで道具であり；人間が主体的に創作に関与しているかが重要。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「各層の出力」を正規化する際；バッチ内のサンプル間ではなく；「同一サンプル内の特徴量（チャンネル）」間で平均・分散を計算する手法はどれか。

バッチサイズに依存せず安定した正規化が可能であり；Transformerで標準的に使われる。

2026年1月25日

AIによる画像解析において；「水たまりへの反射」や「ガラス越しの風景」を分離し；本来の物体の色や形を復元する技術を何というか。

視覚的なノイズを取り除き；情報の純度を高める高度な技術。

2026年1月25日

LLMの学習において；ウェブサイトから収集したデータを、その「ドメイン（政府、教育、娯楽など）」ごとに重み付けしてサンプリングし；学習の質を調整する手法を何というか。

信頼性の高い情報源を優先的に学習させることで；知識の正確性を高める。

2026年1月25日