生成AIパスポート

一通り学習したところでこちらの問題に挑戦してください

【聞き流し】生成AIパスポート試験完全攻略講座｜頻出キーワード総まとめ

頻出1問1答50問（重要度順）

第1問【A】

GPTは何の略か

答え

ジェネラティブ・プリトレインド・トランスフォーマー

第2問【A】

大量の文書データで事前学習し与えられたテキストの続きを自然に生成できるトランスフォーマーベースのモデルを何と呼ぶか

答え

GPTモデル

第3問【A】

OpenAIが2023年に公開したテキストと画像入力に対応するマルチモーダル大規模言語モデルの名称は何か

答え

GPT-4

第4問【A】

AIが事実に基づかないでたらめな情報を自信満々に生成する現象を何と呼ぶか

答え

ハルシネーション

第5問【A】

OpenAIが開発したGPTモデルを基盤とし人間との自然な対話を可能にしたAIサービスを何と呼ぶか

答え

ChatGPT

第6問【A】

OpenAIやGPTシリーズを開発したアメリカに本社を置く人工知能研究機関は何か

答え

OpenAI

第7問【A】

インストラクトGPTの開発で採用された人間のフィードバックを用いて強化学習しモデル出力を改善する仕組みを何と呼ぶか

答え

RLHF

第8問【A】

AIが人間の意図や価値観に沿って振る舞うように調整することを何と呼ぶか

答え

アラインメント

第9問【A】

テキスト・画像・音声など複数の種類のデータを同時に扱い理解や生成を行うAIの仕組みを何と呼ぶか

答え

マルチモーダル

第10問【A】

2022年に公開されチャットGPTの最初の一般公開版に搭載されたGPTシリーズのモデルは何か

答え

GPT-3.5

第11問【A】

GPTモデルが事前学習後に特定のタスクや分野に対応できるようにする学習プロセスを何と呼ぶか

答え

ファインチューニング

第12問【A】

CNNやRNNを利用せず文章中で単語同士の関係に注目し長い文を理解できるように作られたAIの仕組みを何と呼ぶか

答え

トランスフォーマーモデル

第13問【A】

トランスフォーマーモデルの最も重要な特徴の1つであり文章中の単語同士の関連性を計算する仕組みを何と呼ぶか

答え

自己注意機構（セルフアテンション）

第14問【A】

トランスフォーマーモデルが主に活用されているAIの分野は何か

答え

自然言語処理

第15問【A】

人間の脳を模倣した技術で多層のニューラルネットワークを用いて高度な特徴抽出や認識を行う仕組みを何と呼ぶか

答え

ディープラーニング

第16問【A】

画像認識に広く利用され畳み込み層で特徴を自動抽出するディープラーニングの代表的手法は何か

答え

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

第17問【A】

自然言語処理において過去の単語の順序を考慮して次の単語を予測する自己回帰モデルの例は何か

答え

RNN

第18問【A】

RNNの課題である勾配消失問題を解決し長い時系列データの依存関係も学習できるように改良されたモデルは何か

答え

LSTM

第19問【A】

OpenAIの主な設立目的は何か

答え

人類全体に利益をもたらす汎用人工知能AGIの実現

第20問【A】

2024年にOpenAIが発表したマルチモーダル対応を強化し音声・画像・テキストを高速に処理できるGPTシリーズのモデルは何か

答え

GPT-4o

第21問【B】

GPT-4oのoは何の文字か

答え

Omni

第22問【B】

Googleが開発したトランスフォーマーを基盤にした双方向の文脈理解を特徴とする自然言語処理モデルを何と呼ぶか

答え

BERT

第23問【B】

BERTモデルで用いられる文中の一部の単語を隠して当てさせることで文脈を学習する方法を何と呼ぶか

答え

MLM

第24問【B】

BERTの事前学習で使われるある文章の次に別の文章が続くかどうかを判定する学習方法を何と呼ぶか

答え

NSP

第25問【B】

MetaがBERTを改良し学習データを約10倍に増やして性能を向上させたモデルを何と呼ぶか

答え

RoBERTa

第26問【B】

BERTのパラメータ数を削減し効率化を図ったモデルは何か

答え

ALBERT

第27問【B】

2018年にOpenAIが発表した自然言語処理タスクが実行できるモデルは何か

答え

GPT-1

第28問【B】

GPT-1の問題点は何か

答え

文脈理解が短期的で長期的な会話の文脈を保持できない

第29問【B】

GPT-1のパラメータ数は約何億か

答え

約1.17億

第30問【B】

2019年にOpenAIが発表し大規模データセットによって性能を飛躍的に高めたが悪用の懸念から当初は完全公開されなかったモデルは何か

答え

GPT-2

第31問【B】

GPT-2の学習データは何か

答え

ウェブサイト上のテキストデータ

第32問【B】

GPT-2のパラメータ数は約何億か

答え

約15億

第33問【B】

OpenAIが2020年に発表した1750億のパラメータを持つ大規模言語モデルの名称は何か

答え

GPT-3

第34問【B】

ChatGPTに搭載されPythonコードを実行してデータ分析やグラフ作成などを行える機能を何と呼ぶか

答え

コードインタープリター

第35問【B】

ChatGPTの機能拡張として公開され用途に合わせたカスタマイズができる機能を何と呼ぶか

答え

GPTs

第36問【B】

会話・コーディング・画像など幅広いタスクを高いレベルでこなす汎用フラッグシップモデルは何と呼ばれるか

答え

GPT-4

第37問【B】

OpenAIの推論モデルシリーズ第1弾で答えを出す前に考えることを重視するモデルは何と呼ばれるか

答え

第38問【B】

業務支援やアプリ組み込みなどコストと性能のバランスを重視した汎用モデルは何か

答え

第39問【B】

o3の軽量版モデルは何か

答え

o3-mini

第40問【B】

o3の高度推論モデルは何か

答え

第41問【C】

ボルツマンマシンを簡略化した確率的生成モデルを何と呼ぶか

答え

制約付きボルツマンマシン

第42問【C】

過去のデータを次のデータの予測に利用する確率的生成モデルを何と呼ぶか

答え

自己回帰モデル

第43問【C】

ノイズが入ったデータから元のデータを復元するために用いられるモデルは何か

答え

VAE

第44問【C】

入力データを圧縮する部分を何と呼ぶか

答え

エンコーダー

第45問【C】

圧縮データから元のデータを復元する部分を何と呼ぶか

答え

デコーダー

第46問【C】

圧縮された特徴量を何と呼ぶか

答え

潜在ベクトル

第47問【C】

生成モデルの一種で本物か偽物かを競わせて学習する仕組みを何と呼ぶか

答え

GAN

第48問【C】

GANでデータを生成する部分を何と呼ぶか

答え

生成器

第49問【C】

GANで本物か偽物かを判定する部分を何と呼ぶか

答え

識別器

第50問【C】

時系列データのことを何と呼ぶか

答え

シーケンスデータ

まとめ

他の人が正解するような基本的なものをまとめました。確実に得点できるようにしてください。

それでは、本番の試験を頑張りましょう