問題 No.2680
膨大なテキストデータを用いて事前学習を行い、数千億から数兆に及ぶパラメータを持つことで、汎用的な言語理解や生成、文脈に応じた対話などの多様なタスクを高精度に実行できるディープラーニングモデルの総称はどれか。
【正解の解説】
大規模言語モデル
人間が膨大な本を読んで言葉のニュアンスを学ぶように、AIもインターネット上の膨大な文章を読んで言葉の繋がりを学習しています。これにより、質問への回答や文章の要約など、まるで人間のような自然な対話や高度な文章生成を可能にする、現代のAIブームの主役となっている仕組みです。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
深層強化学習モデル
大規模言語モデルが言葉のパターンを静的に学ぶのに対し、深層強化学習はゲームのスコア最大化やロボットの制御のように、報酬を頼りに試行錯誤を繰り返してスキルを向上させる点が全く異なります。言葉の処理ではなく「行動の最適化」を目的とするため、今回の問題文とは合致しません。
分散処理型検索エンジン
ビッグデータを扱うためのインフラ技術であり、AIが文章の意味を理解したり新しく作り出したりする能力とは直接関係ありません。言葉の生成や対話を行う「頭脳」としてのモデルではなく、情報の「検索・整理」を行う裏方の仕組みであるため、出題者の用意した典型的なジャンル違いの罠となります。
知識ベース推論システム
あらかじめ人間がルールや事実関係をデータベースとして登録し、それに従って推論を行う従来型のAI技術です。統計的な確率に基づいて言葉を滑らかに紡ぎ出す大規模言語モデルとは異なり、柔軟な文章生成や文脈に応じた対話といった現代的な汎用タスクをこなすことは苦手とするため、明確に区別する必要があります。