香月 リサ 先生
いよいよ最終回、模擬テスト4は総合問題よ。
全分野からまんべんなく出題するわ。
本番前の最終チェック!
深見 つむぎ
本番前の最終チェックですね。
全力でいきます。
雪村 ましろ
最後のテストぉ…ましろ、がんばるもん!
戸倉 ジャスミン
全分野か…でも、ここまで来たら挑むしかないじゃん! やるよ!
香月 リサ 先生
これで今までの集大成よ。
落ち着いて、5問いきましょう!
深見 つむぎ
時間意識も忘れずに。
1問60秒が目安でしたね。
深見 つむぎ
まずはLLMの事前学習の問題ね。
学習手法の名称を正確に。
雪村 ましろ
自己教師あり学習〜! 次のトークンを予測するんだよねぇ!
戸倉 ジャスミン
3段階ある中の、最初の段階だね!
香月 リサ 先生
事前学習・ファインチューニング・RLHFの3段階は、LLMの学習過程で定番の出題ね。
確認クイズ
LLMの事前学習で使用される主な学習手法はどれか?
- 教師あり学習 (人手で正解ラベル付与)
- 大量のテキストデータによる自己教師あり学習 (次トークン予測)
- 強化学習のみ
- 手動でルールを設定する方法
こたえを見る
正解: 2. 大量のテキストデータによる自己教師あり学習 (次トークン予測)
LLMの事前学習では、大量のテキストデータから「次のトークンを予測する」形式の自己教師あり学習が主に使用されます。RLHFなどの強化学習は、事前学習後の調整段階で用いられます。人手のラベル付与は規模的に不可能です。
香月 リサ 先生
次は著作権法の問題。
著作権法第30条の4がキーワードよ。
戸倉 ジャスミン
原則OK、例外NG、のセットで覚えたね!
確認クイズ
日本の著作権法における「AI学習のための著作物利用」に関する記述として最も適切なものはどれか?
- 著作権者の許諾が常に必要
- 第30条の4により、情報解析目的の利用は原則として権利制限の対象
- 商用利用は一切禁止
- 国内の著作物のみ対象
こたえを見る
正解: 2. 第30条の4により、情報解析目的の利用は原則として権利制限の対象
著作権法第30条の4により、情報解析目的 (AI学習を含む) での著作物利用は原則として権利制限の対象 (許諾不要) です。ただし著作権者の利益を不当に害する場合は除外されます。原則と例外のセットで理解しましょう。
雪村 ましろ
次はRAGとファインチューニングの違いだぁ! 検索と追加学習、わたしのまとめ覚えてる?
深見 つむぎ
ましろちゃんの「検索して参考にする」と「追加で勉強させる」の対比、今でも使えますね。
確認クイズ
RAGとファインチューニングの違いとして最も適切なものはどれか?
- RAGはモデルを再学習する手法、ファインチューニングは検索を使う手法
- RAGは外部知識を検索して利用する手法、ファインチューニングはモデルを追加学習する手法
- 両者は全く同じ手法である
- RAGはテキスト専用、ファインチューニングは画像専用
こたえを見る
正解: 2. RAGは外部知識を検索して利用する手法、ファインチューニングはモデルを追加学習する手法
RAGは外部知識ベースから情報を検索してプロンプトに付加する手法、ファインチューニングはモデル自体を追加学習する手法です。両者は補完的で、併用されることもあります。テキスト/画像の区別とも無関係です。
香月 リサ 先生
次は説明責任 (Accountability) の問題ね。
戸倉 ジャスミン
要は責任の所在をはっきりさせるってことだよね。
確認クイズ
AI倫理における「アカウンタビリティ (説明責任)」の意味として最も適切なものはどれか?
- AIの処理速度に対する責任
- AIの判断・結果に対して誰が責任を負うかが明確であること
- AIの開発コストに対する責任
- AIのソースコードを常に公開すること
こたえを見る
正解: 2. AIの判断・結果に対して誰が責任を負うかが明確であること
アカウンタビリティ (Accountability) は、AIの判断や結果に対して開発者・運用者・利用者など誰が責任を負うかが明確であるべきという原則です。透明性 (Transparency) と組み合わせて問われることが多い重要概念です。
香月 リサ 先生
最後はHuman in the Loopの問題。
人間が介入する運用体制ね。
雪村 ましろ
AIとチームメイトになる仕組みなんだぁ〜!
深見 つむぎ
ましろちゃんの表現、本当に覚えやすいですね。
確認クイズ
生成AIのリスク管理において「Human in the Loop」が意味するものはどれか?
- AIの内部にヒューマンインターフェースを組み込むこと
- AIの判断・出力に対して人間が確認・介入する運用体制
- 人間がAIの学習データを全て手動で作成すること
- AIの利用を人間のみに制限すること
こたえを見る
正解: 2. AIの判断・出力に対して人間が確認・介入する運用体制
Human in the Loop (HITL) は、AIの判断や出力に対して人間が確認・検証・介入する運用体制のことで、ハルシネーション対策・倫理的配慮の要となる考え方です。AIの自動化と人間の判断を両立させる設計思想です。
香月 リサ 先生
全4回・合計20問の模擬テスト、本当にお疲れさま! 全力で挑んでくれてありがとう。
戸倉 ジャスミン
結構できた気がする! 本番もこの調子でいくよ! 20問走り切った充実感、やばいじゃん!
雪村 ましろ
間違えたところを復習すれば、ましろももっと自信がつくかもぉ!
深見 つむぎ
間違えた問題こそが、一番の学びになるのよ。
必ず解説を読み込みましょう。
香月 リサ 先生
その通りよ、つむぎさん。
ここから試験までの時間は、間違えた問題の原因を言語化することに集中して。
あなたたち4人なら、きっと合格できるわ。
私は信じてるわよ。
雪村 ましろ
先生、ありがとう〜!
戸倉 ジャスミン
模試って、自分の弱点の地図ができる感じじゃん! 宝の地図みたいで、次の学習がわかりやすくなるね!
深見 つむぎ
ジャスミンちゃん、今日も絶妙な比喩ね…宝の地図は確かにぴったり。