出席確認第3回 AIクイズ：生成AIのしくみと限界

学籍番号と氏名を入力し、5問すべてに回答して「提出する」を押してください。全問正解で出席カードが表示されます。

Q1.大規模言語モデル(LLM)が文章を生成する基本的なしくみはどれでしょうか?

大量のテキストから学習し、次に来る語(トークン)の確率を予測して生成する人が書いた文章をデータベースからそのまま検索して表示する人手で記述した文法規則をすべて組み合わせる辞書の意味を順番に並べる

【解説】LLMは膨大なテキストから学習したパターンをもとに、次に来る語の確率を予測しながら文章を生成します。

Q2.「ハルシネーション」の説明として適切なものはどれでしょうか?

AIが事実に基づかない内容をもっともらしく生成すること AIが画像を認識できないこと AIの動作が遅くなること AIが同じ回答を繰り返すこと

【解説】ハルシネーションは、AIが事実ではない内容を自信ありげに生成してしまう現象です。

Q3.大規模言語モデルが一般に苦手なこととして適切なものはどれでしょうか?

学習データ以降の最新情報を正確に答えること文章の要約文体の変換言語の翻訳

【解説】LLMは学習時点までの情報しか持たないため、最新情報については誤りやすく、検索機能などの補助が必要です。

Q4.「プロンプト」の説明として適切なものはどれでしょうか?

AIに与える指示や入力文 AIが出力する文章 AIの学習に使うデータセット AIの処理速度の単位

【解説】プロンプトはAIに与える指示や質問の文で、その書き方によって出力の質が大きく変わります。

Q5.「トークン」の説明として適切なものはどれでしょうか?

モデルが扱う文章の最小単位(語や部分語) AIの利用料金のことセキュリティのための合言葉画像の解像度の単位

【解説】トークンはLLMが文章を処理する最小単位で、単語や単語の一部に相当します。

生成AIのしくみと限界