5章

ファインチューニング（Fine-tuning）の説明として正しいものはどれか。

ブレインストーミングで生成AIを使う利点として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？

業務で生成AIを使う際に適切な姿勢はどれか？

Top-pパラメータの役割として正しいものはどれか。

文章を箇条書きに変換する指示として適切なものはどれか？

LLMのプレトレーニングで使用される主なデータとして正しいものはどれか？

業務手順を生成AIに分解させる際の注意として適切なものはどれか？

アジェンダ作成を依頼するプロンプトとして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。

Few-Shotプロンプティングの説明として最も適切なものはどれか？

Temperatureの説明として最も適切なものはどれか？

プロンプトエンジニアリングの原則はどれか。

n-gramモデルの説明として正しいものはどれか。

Zero-Shotプロンプティングの説明として正しいものはどれか？

プロンプトで対象読者を指定する利点として適切なものはどれか？

「Self-Consistency（自己一貫性）」プロンプティングの説明として正しいものはどれか？

海外企業宛のメール文章作成で適切な指示はどれか？

プロンプトの「4要素」として知られるものはどれか？

マルチターン会話（Multi-turn Conversation）でのプロンプト管理において重要なことはどれか？

Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの説明として正しいものはどれか？

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

文章の要約を依頼する際に適切な指示はどれか？

Output Indicatorの役割として最も適切なものはどれか？

ディベートを行うプロンプトとして適切なものはどれか？

生成AIを使った翻訳で確認すべき点として適切なものはどれか？

ZeroShotの特徴はどれか？

悪いプロンプトの例として適切なものはどれか？

LLM（大規模言語モデル）の説明として正しいものはどれか。

話者の設定を変更するプロンプトとして適切なものはどれか？