5章

LLM（大規模言語モデル）の説明として正しいものはどれか。

n-gramモデルの説明として最も適切なものはどれか？

LLMの説明として最も適切なものはどれか？

プレトレーニング（事前学習）で主に用いられる学習手法はどれか。

LMの正式名称として正しいものはどれか？

テキストの次の単語を予測する確率的言語モデルで直前のn個の単語のみを考慮するモデルは何か？

ZeroShotの特徴はどれか。

学習前に設定しモデル調整できるものはどれか。

具体例を示して学習させる手法はどれか？

プロンプトの4要素のうち「AIに何をしてほしいか」を伝える要素はどれか。

AIに対して指示を出す際に最も効果的なアプローチはどれか？

言語モデル（LM: Language Model）の説明として正しいものはどれか？

プロンプトの「4要素」として知られるものはどれか？

海外企業宛のメール文章作成で適切な指示はどれか？

プロンプトエンジニアリングの目的として正しいものはどれか。

ふりがなの記載を依頼する指示として適切なものはどれか？

テキスト生成AIに対してどのようなプロンプトが不適切な出力につながる可能性が高いか？

LMの正しい説明として適切なものはどれか？

ハイパーパラメータ（Hyperparameter）の説明として正しいものはどれか？

「グラウンディング（Grounding）」の説明として正しいものはどれか？

プロンプトで禁止事項を指定する例として適切なものはどれか？

Top-kサンプリングの説明として正しいものはどれか？

LLMへの指示で「ステップバイステップで」と加えることが有効な理由として正しいものはどれか？

テキスト生成AIが最も苦手とすることとして正しいものはどれか。

Temperatureを低く設定した場合の傾向として最も適切なものはどれか？

業務で生成AIを使う際に適切な姿勢はどれか？

例え話で理解を深める指示として適切なものはどれか？

LM（言語モデル）の基本的な役割はどれか。

生成AIに機密情報を入力する際の対応として適切なものはどれか？

プロンプトエンジニアリングを最も必要とする場面はどれか？