⑦ DL応用①画像・音声・自然言語
G検定 第681問
問題
大規模言語モデルがパラメータ数を巨大化させた結果として獲得したとされる「創発的」な能力の例はどれか。
A消費電力がゼロになる
B全く学習していないプログラミングのコード生成や論理的な推論ができるようになる✓ 正解
C自己の存在を認識し人間を支配し始める
D計算に一切の時間を必要としなくなる
正解
B：全く学習していないプログラミングのコード生成や論理的な推論ができるようになる
解説
規模が一定を超えると想定していなかった高度な推論やタスク解決能力が現れる現象です。
分野解説：⑦ DL応用①画像・音声・自然言語
ディープラーニングの代表的な応用領域である画像・音声・自然言語処理を学ぶ分野です。画像認識・物体検出・セグメンテーションの代表モデル、音声認識の仕組み、自然言語処理におけるword2vecやTransformer、BERTなどが問われます。各タスクで使われる代表的な技術やモデル名と、その特徴を結びつけて覚えることが重要です。技術の進化が速い領域のため、有名なモデルの位置づけを押さえると理解が深まります。
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G検定について
AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明
| 主催 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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