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Lv097

「Lv097」の記事一覧

LLMアプリケーションにおいて；出力された回答が「元々のドキュメント」にどれだけ基づいているかを評価する指標を何というか。

ハルシネーションの発生を検知し；信頼性を数値化するための指標。

2026年1月25日

強化学習のエージェントが「環境の状態」を遷移確率としてモデル化し；それを用いてシミュレーションを行う手法はどれか。

実環境での試行回数を劇的に減らせる可能性がある。

2026年1月25日

AIが「特定の政治的立場」を支持する回答を繰り返すことで；有権者の思想を誘導してしまうリスクを何と呼ぶか。

学習データの偏りが民主主義的な意思決定を歪める懸念。

2026年1月25日

モデルが予測した結果が「なぜそうなったか」を説明する際；判断に最も寄与した「学習データ内のサンプル」を特定する手法はどれか。

どのデータがモデルの意思決定に強く影響したかを逆引きする手法。

2026年1月25日

回帰分析において；説明変数の間の相関が非常に強い「多重共線性」が発生しているかどうかを判定する指標はどれか。

VIFが10を超えると多重共線性の影響が深刻であるとされる。

2026年1月25日

AIを導入した際の「生産性の向上」を評価する際；「AIがなければ発生していたはずの損失」を回避した額を何というか。

直接的な利益だけでなく；将来のリスクや損失を未然に防いだ効果を評価する。

2026年1月25日

AIによるビデオ生成において；テキストの指示から高品質な動画を作成する際；「物理法則の理解」が不足しているために起きる不自然な挙動を何というか。

重力や衝突などの法則がモデルに十分に学習されていない場合に発生する。

2026年1月25日

「広島AIプロセス」において採択された；AI開発者が守るべき「国際的な行動規範」の主な目的はどれか。

安全性；透明性；説明責任に関する国際的な合意である。

2026年1月25日

LLMの学習において；人間のフィードバックデータから直接「最適な回答確率」を導き出し；報酬モデルを不要にした手法はどれか。

計算が安定しやすく；ChatGPTなどの後続モデルの学習に広く採用された。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「各層の重み」を疎（スパース）に保ちつつ；学習中に動的に結合を繋ぎ変えることで計算効率を高める手法を何というか。

リソースを節約しながら；高い表現力を維持するための高度な技術。

2026年1月25日