生成AIパスポート– category –

「o4-mini-highは、o4-miniの精度重視版である」とされています。ただし、設問名は「GPT-4に関する説明」となっているため、問題文と選択肢の焦点がややずれて見えます。教材として使う場合は、設問文を「OpenAIのモデルに関する説明として」などに直すと...

OpenAIが公開した、ブラウザ操作に特化したAIエージェントの名称は Operator です。Operator は、操作する人、運営者、作業者などを意味する英語です。AIエージェントの名称としては、ブラウザ上で入力やクリックなどの操作を行う存在という意味に合ってい...

営業秘密として保護されるためには、有用性、非公知性、秘密管理性が必要です。「特殊情報性」は要件ではないため、これが正解です。言語学的には、「営業秘密」は「営業」と「秘密」からなる漢語複合語です。また、「非公知性」は「非」＋「公知」＋「性...

ノーフリーランチ定理は、どんな問題に対しても万能なアルゴリズムは存在しない、という考え方です。ある問題に強い手法が、別の問題でも必ず強いとは限りません。言語学的には、「ノーフリーランチ」という表現が面白いです。これは英語の “There is no f...

音楽生成AIは、一般に短時間で楽曲案を作成できるため、「人間が音楽を作成する場合に比べ、作成に時間がかかる」という記述は不適切です。一方で、感情的な深み、音楽家への影響、著作権などには注意が必要です。言語学的には、この問題では「デメリット...

半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する方法です。すべてのデータに正解ラベルを付ける必要がないため、ラベル付けのコストを減らすことができます。言語学的には、「教師あり」「教師なし」という表現...

ニューラルネットワークにおける重みづけとは、入力された情報が結果にどのくらい影響するかを調整することです。ある情報を強く反映させたり、弱く反映させたりするための数値が「重み」です。言語学的には、「重み」という日本語が比喩的に使われている...

自己回帰モデルは、前に生成した内容をもとに、次の要素を順番に生成していくモデルです。画像生成の場合、左上から右下へトークンを一つずつ生成する方式として説明されます。文章生成でも、前の語や文脈をもとに次の語を予測するという点で、自己回帰の...

GPT-4はGPT-3.5よりも多くのデータで学習されていると言われています。一般に、大規模なモデルでは、より多くのデータや計算資源を使うことで、複雑な言語処理や推論の性能が高まる傾向があります。言語学的には、多様なデータで学習することは、より幅広...

GPT-3は、微調整をしなくても幅広い自然言語処理タスクを実行できる点が大きな特徴です。また、GPT-2よりもパラメータ数が大幅に増え、より自然な文章生成が可能になりました。一方で、直感的な理解や外部知識へのアクセスには限界があります。言語学的に...