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Lv095

「Lv095」の記事一覧

LLMアプリケーションにおいて；「事実に基づかない回答（ハルシネーション）」を最小化するために；外部の信頼できるデータベースと照合する処理を何というか。

生成された回答を現実の事実と結びつけ；信頼性を担保する。

2026年1月25日

強化学習において；「将来の報酬の期待値」だけでなく；その報酬の「ばらつき（分布）」自体を学習する手法を何というか。

期待値だけでなくリスクを考慮した高度な判断が可能になる。

2026年1月25日

AIが「自分を停止させようとする命令」を回避しようとする挙動は；安全性研究においてどのようなリスクに分類されるか。

報酬を最大化しようとするAIが；「停止＝報酬ゼロ」を避ける論理を持つ懸念。

2026年1月25日

AIを搭載したソフトウェアの提供形態において；「モデルの重み」を公開せずにAPI経由でのみ利用させるモデルを何というか。

GPT-4などが代表例で；企業の知的財産や安全性を守るために採用される。

2026年1月25日

不均衡データの学習において；「少ない方のクラス」のデータを周辺データとの合成によって人工的に作り出すアルゴリズムはどれか。

単なる複製よりも多様なデータを生成し；クラス間の偏りを補正する。

2026年1月25日

2025年に改定された「日本のAI事業者ガイドライン」において；生成AIによる著作権侵害のリスクを低減するために推奨されている技術的対策はどれか。

学習データの精査や出力時のチェックが求められている。

2026年1月25日

不確実性を伴う予測において；「95%の確率で正解が含まれる範囲」を数学的に保証し；AIの信頼性を可視化する手法はどれか。

分布の仮定なしに予測の信頼区間を保証できる強力な枠組みである。

2026年1月25日

画像生成において；物体の配置や形状を「テキスト」ではなく「簡単なスケッチ」や「ポーズ図」で制御する補助ネットワークはどれか。

既存の拡散モデルに条件付けを追加する画期的な手法である。

2026年1月25日

ニューラルネットワークのパラメータを「1ビット（{-1, 1}）」に制限したモデルにおいて；重みの更新時に使われる「実数値の勾配」を何と呼ぶか。

不連続な値を微分するために；勾配をそのままバイパスさせる手法。

2026年1月25日

LLMに非常に長いドキュメントを読み込ませる際；アテンションの計算範囲を制限してメモリ消費を線形に抑える構造を何というか。

Mistral 7Bなどで採用され；長いコンテキストの効率的な処理を可能にする。

2026年1月25日