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【新G検定直前対策】新出題範囲と重要キーワードの徹底解説

2024/11/02に公開
ディープラーニング
g検定
LLM
生成 AI
tech

はじめに

2024年11月8日・9日に実施されるG検定から、出題範囲が変更されます。本記事では、第1章で最新のシラバスをもとに、過去の出題キーワードとの違いをまとめました。第2章では既存の用語の中でも特に重要性が増したものを詳しく説明し、第3章では、新たに追加された用語について解説しています。これからG検定を受験される皆様が効果的に学習を進められるよう、本記事がお役に立てば幸いです。

1. 変更点のまとめ

1.1. 新しいテーマとキーワード

2024年のG検定では、新たに生成AIに関連するテーマが大きく取り上げられるようになりました。その基礎となる技術やモデルが注目されており、受験者はこれらの知識をしっかりと身につける必要があります。

まず、自然言語処理の分野で重要なLLM(大規模言語モデル) が追加されました。これは、大量のテキストデータを学習し、人間のような文章を生成できるモデルで、ChatGPTなどの対話型AIの基盤となっています。

次に、画像の生成や圧縮に用いられるVQ-VAE、info VAE、β-VAEといった変分オートエンコーダーの発展形も新たなキーワードとして挙げられています。これらはデータの潜在的な特徴を学習し、高品質な画像生成やデータ圧縮に活用されています。

さらに、近年注目を集めているDiffusion Modelや、3Dシーンの再構築を可能にするNeRFも出題範囲に含まれました。Diffusion Modelは高品質な画像生成で話題となっており、NeRFは少数の画像から高精細な3Dモデルを生成する技術です。

モデルの評価指標に関しては、回帰問題で一般的に用いられるMSE（平均二乗誤差）、RMSE（平方平均二乗誤差）、MAE（平均絶対誤差） が新たに追加されました。これらの指標を理解することで、モデルの性能を適切に評価できるようになります。

最後に、深層学習の要素技術として、以下のキーワードが追加されています：

  • Contrastive Loss：類似度学習に用いられる損失関数で、画像検索や表現学習で重要です。
  • カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェンス）：確率分布間の差異を測る指標で、モデルの最適化に利用されます。
  • 連鎖律：微分計算の基本原理で、複雑なモデルの学習に欠かせません。
  • レイヤー正規化：ネットワークの学習を安定化させ、収束を速める技術です。
  • エルマンネットワーク：再帰型ニューラルネットワークの一種で、時系列データの処理に適しています。
  • 教師強制：シーケンス予測モデルの学習手法で、誤差の蓄積を防ぎます。
  • Multi-Head Attention：Transformerモデルで用いられる注意機構で、文脈の理解を深めます。
  • 話者識別：音声処理において、特定の話者を認識・区別する技術です。
  • RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）：モデルの出力を人間の評価で改善する手法で、倫理的なAIの開発に役立ちます。
  • 自己教師あり学習：ラベルなしデータから有用な特徴を学習する方法で、大量のデータを効率的に活用できます。
  • 破壊的忘却：ニューラルネットワークが新しい情報を学習する際に、以前の知識を忘れてしまう現象で、連続学習の課題となっています。

これらの新しいキーワードは、最新のAI技術動向を強く反映しています。受験者はこれらの概念を理解し、実際の応用例も含めて学習することで、G検定での高得点を目指せるでしょう。

1.2. 深まったテーマとキーワード

ディープラーニングの分野では、勾配消失問題の重要性がさらに増しています。これまでは活性化関数やスキップ結合の項目で勾配消失問題が扱われていましたが、最新のシラバスではこれが誤差逆伝播法の項目に移され、より深く解説されています。これは、勾配消失問題が深層学習モデルの学習過程において避けて通れない課題であり、その理解がモデルの性能向上に直結するためです。

一方、自然言語処理の分野でも重要な変更があります。以前は機械学習の項目に含まれていた統計的機械翻訳が、現在では自然言語処理の項目に移行しました。これは、深層学習を用いた統計的機械翻訳が主流となり、自然言語処理の中核的な技術として再評価されていることを反映しています。特に、ニューラル機械翻訳（NMT）の発展により、統計的手法と深層学習の融合が進んでいます。

さらに、音声処理の分野では、**CTC（Connectionist Temporal Classification）**が新たに追加されました。CTCは、入力と出力の長さが一致しないシーケンスデータを扱う際に用いられるアルゴリズムで、音声認識や手書き文字認識などで高い性能を発揮します。この技術の追加により、音声処理に関する知識がより一層重要になっています。

1.3. 浅くなったテーマとキーワード

シラバスの変更により、いくつかのテーマやキーワードの重要度が相対的に低下しました。まず、モデルの評価に関して、未学習に関する記述が削除され、過学習のみが強調されています。これにより、モデルが複雑になりすぎて新しいデータに対する汎化性能が低下する問題への注意が喚起されています。

また、訓練誤差と汎化誤差の項目も削除されました。これらの概念はモデルの性能評価において基本的なものですが、試験範囲では詳細な説明が省かれ、他の重要な項目に焦点が移ったと見られます。

さらに、ディープラーニングにおける特徴抽出に関する記述も削除されています。これは、深層学習モデルがデータから自動的に特徴を学習する能力を持つため、手動での特徴抽出の重要性が減少したことを示しています。

これらの変更点を踏まえ、受験者は最新のシラバスに沿った学習計画を立てることが重要です。特に、削除された項目に過度に時間を割くのではなく、現行の試験範囲に含まれるテーマに集中することが求められます。

1.4. 削除されたテーマとキーワード

今回のシラバス改訂では、いくつかのテーマやキーワードが削除されました。まず、初期のコンピュータに関するエニアック（ENIAC）、ロジック・セオリスト、第五世代コンピュータといった項目が出題範囲から外れました。これらはAIの歴史を理解する上で重要ですが、試験では現代の技術に重点を置くために削除されたと考えられます。

また、深層学習の黎明期に注目された深層信念ネットワークも削除されました。これは、現在ではより高度なモデルやアルゴリズムが主流となっており、実用性や重要度が相対的に低下したためと推測されます。

その他にも、パターン認識、OCR、IoT、クラスタ分析、制限付きボルツマンマシン、プラトー、ジェネレータ、ディスクリミネータ、Parts Affinity Fields、シリアス・ゲームなどのキーワードが削除されています。これらの削除は、試験範囲を最新の技術動向に合わせ、受験者が学習すべき内容を明確にする目的があると考えられます。

1.5. 変更点のまとめ

全体として、2024年のG検定では、生成AI関連のテーマが大幅に追加され、試験の中心的な位置を占めるようになりました。これに対し、従来重視されていた知識表現や探索・推論に関するテーマは相対的に縮小されています。これは、生成AIや大規模言語モデルの実用化が進み、社会的な影響力が増している現状を反映しています。

一方で、深層学習とその応用は引き続き試験で重要なテーマとなっています。特に、Transformerモデルや自己教師あり学習、強化学習と人間のフィードバックを組み合わせた手法（RLHF）など、最新の技術に関する知識が求められています。これらの技術は、自然言語処理や画像認識など多くの分野で革新的な成果を上げており、その理解が不可欠です。

また、法律・倫理に関するテーマも重要性を増しています。AI開発における著作権、特許権、不正競争防止法、契約といった法的側面から、プライバシー、公平性、安全性、セキュリティ、悪用、透明性などの倫理的課題まで、幅広い知識が求められます。AIが社会に浸透する中で、これらの問題に対処できる専門家が必要とされているためです。

さらに、AIの社会実装に向けて、AIプロジェクトの進め方やデータの収集・加工・分析・学習、そしてAIに必要な数理・統計知識も引き続き重視されています。実際のビジネスや研究開発において、これらのスキルはAIを効果的に活用するために不可欠です。

総括すると、2024年度のG検定は、最新のAI技術動向と社会的ニーズを強く反映した内容となっています。受験者は、生成AIの登場による技術の進展を正しく理解し、さらに倫理的・法的な観点も踏まえた上で、幅広い知識を習得することが求められます。これにより、試験対策だけでなく、実社会で活躍できるAI人材としてのスキルアップにもつながるでしょう。

2. より深まったテーマとキーワード

2.1. ディープラーニング

今回のシラバス改訂では、勾配消失問題の重要性がさらに高まりました。これまでこの問題は活性化関数やスキップ結合の項目で扱われていましたが、新たに誤差逆伝播法の項目に移され、より深く解説されています。勾配消失問題とは、ニューラルネットワークの層が深くなると、誤差が前の層に伝わる際に勾配が極端に小さくなり、学習が進まなくなる現象です。この問題を解決するためには、活性化関数の選択（例：ReLUの使用）、重みの初期化方法、ネットワークの構造の工夫（例：残差接続の導入）などが重要です。誤差逆伝播法はディープラーニングの学習アルゴリズムの核となるため、勾配消失問題の理解と対策はモデルの性能向上に直結します。受験者はこれらの概念を深く理解し、実際のモデル設計や学習プロセスに適用できるようにすることが求められます。

2.2. 自然言語処理

統計的機械翻訳が、これまでの機械学習の項目から削除され、新たに自然言語処理の項目に追加されました。これは、近年の技術進展により、深層学習を用いた統計的機械翻訳が主流となったことを反映しています。従来の統計的機械翻訳は、単語やフレーズの出現確率を利用して翻訳を行っていましたが、現在ではニューラルネットワークを活用した**ニューラル機械翻訳（NMT）**が高精度な翻訳を実現しています。この移行は、言語モデルや注意機構（Attention Mechanism）などのディープラーニング技術が自然言語処理の分野で不可欠になっていることを示しています。受験者は、これらの技術的背景や応用例を理解し、最新の自然言語処理技術に関する知識を深める必要があります。

2.3. CTC

音声処理の分野で、**CTC（Connectionist Temporal Classification）**が新たに追加されました。CTCは、入力と出力の長さが異なるシーケンスデータを扱う際に用いられるアルゴリズムで、特に音声認識や手書き文字認識で広く活用されています。従来の音声認識モデルでは、音声データとその文字起こしとの正確な対応（アライメント）が必要でしたが、CTCを用いることでアライメントなしでモデルを学習できます。これにより、データ準備の手間を大幅に削減しつつ、高精度な認識を実現できます。CTCは、時系列データのラベリング問題に対して効率的な解決策を提供し、深層学習モデルの性能向上に貢献しています。受験者は、CTCの仕組みや適用方法を理解し、音声処理技術の知識を強化することが求められます。

3. 新しいテーマとキーワード

3.1. 生成AI関連

LLM (大規模言語モデル)

  • 定義を1行で解説：
    • 大量のテキストデータを学習し、人間のような文章生成や理解が可能な巨大なニューラルネットワークモデル。
  • 定義を3行で解説：
    • LLM（Large Language Model）は、数十億から数千億のパラメータを持つ大規模なニューラルネットワークです。大量のテキストデータを学習することで、文脈理解や自然な文章生成、質問応答など高度な自然言語処理を実現します。これらのモデルは、多様なタスクにおいて最先端の性能を達成しています。
  • 具体例を3つ解説：
    1. GPT-3：OpenAIが開発した1750億パラメータのモデルで、文章生成や翻訳、要約など多岐にわたるタスクに対応。
    2. BERT：Googleが提案した双方向のトランスフォーマーモデルで、文の意味理解や感情分析に優れる。
    3. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：Googleが開発したテキストを入力・出力とする統一的なフレームワークで、多様なNLPタスクを一つのモデルで処理。

VQ-VAE

  • 定義を1行で解説：
    • ベクトル量子化を用いて離散的な潜在表現を学習する変分オートエンコーダ。
  • 定義を3行で解説：
    • VQ-VAE（Vector Quantised Variational AutoEncoder）は、潜在空間を離散的なコードブックで表現する変分オートエンコーダです。これにより、高品質なデータ生成や圧縮が可能になります。離散的な潜在表現は、言語や画像の生成タスクで有用です。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 音声コーデック：音声データを高効率で圧縮・再生する技術に応用。
    2. 画像生成：高解像度の画像生成や編集に利用。
    3. テキスト生成：離散的な表現を活用して文章を生成。

info VAE

  • 定義を1行で解説：
    • 情報理論に基づき、潜在変数の情報量を最大化する変分オートエンコーダ。
  • 定義を3行で解説：
    • info VAEは、生成データと潜在変数の間の相互情報量を最大化することで、より解釈性の高い潜在表現を学習します。これにより、データの本質的な特徴を捉えた潜在空間が構築できます。VAEの限界である情報損失を克服するモデルです。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 異常検知：正常データの潜在表現と比較して異常を検出。
    2. 画像編集：潜在変数を操作して画像の属性を変更。
    3. データ可視化：高次元データを低次元の潜在空間にマッピング。

β-VAE

  • 定義を1行で解説：
    • 潜在変数の独立性を強制し、解釈性を高めた変分オートエンコーダ。
  • 定義を3行で解説：
    • β-VAEは、VAEの損失関数におけるKLダイバージェンス項に重みβを導入したモデルです。βを大きくすることで、潜在変数間の独立性を強化し、各変数がデータの特定の要因を表現するようにします。これにより、潜在空間の解釈性が向上します。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 画像の要因分解：顔画像の属性（性別、表情など）を個別の潜在変数で表現。
    2. ロボット制御：環境の要素を分離して学習し、適応性を向上。
    3. 生成モデル：特定の属性を制御してデータを生成。

Diffusion Model

  • 定義を1行で解説：
    • ノイズからデータを徐々に生成する確率的なプロセスに基づく生成モデル。
  • 定義を3行で解説：
    • Diffusion Modelは、データに徐々にノイズを加える過程（フォワードプロセス）と、その逆の過程（リバースプロセス）を学習します。逆拡散過程を通じて、ノイズからデータを再構築します。GANに匹敵する高品質なデータ生成が可能で、安定した学習が特徴です。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 画像生成：リアルな高解像度画像の生成（例：DALL·E 2、Stable Diffusion）。
    2. 音声生成：ノイズから音声波形を生成し、音声合成に応用。
    3. 医療画像再構築：MRIやCTスキャンのデータ補完やノイズ除去。

NeRF

  • 定義を1行で解説：
    • ニューラルネットワークでシーンの放射輝度場を表現し、新視点からの画像を生成する技術。
  • 定義を3行で解説：
    • NeRF（Neural Radiance Fields）は、ニューラルネットワークを用いて3Dシーンを密度と放射輝度の関数として表現します。これにより、少数の2D画像から任意の視点での画像を生成できます。高品質な3D再構成が可能で、視覚効果やVRに応用されています。
  • 具体例を3つ解説：
    1. バーチャルリアリティ：実在する場所を3Dモデル化し、没入型体験を提供。
    2. 映画・ゲームのCG制作：リアルな背景やオブジェクトの生成。
    3. 建築・不動産：建物の内部や外観を3Dモデル化してプレゼンテーション。

3.2. 評価指標

MSE（平均二乗誤差）

  • 定義を1行で解説：
    • 予測値と実測値の差の二乗を平均した回帰モデルの誤差指標。
  • 定義を3行で解説：
    • MSE（Mean Squared Error）は、予測値と実測値の差を二乗し、それらを平均した値です。二乗することで誤差の正負を無視し、大きな誤差を強調します。モデルの予測精度を評価する際に広く用いられます。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 住宅価格予測：実際の価格と予測価格の誤差を評価。
    2. 気温予測：予測された気温と観測された気温の差を測定。
    3. 需要予測：商品の実際の販売数と予測数の誤差を計算。

RMSE（平方平均二乗誤差）

  • 定義を1行で解説：
    • MSEの平方根をとり、元のデータ単位で誤差を示す指標。
  • 定義を3行で解説：
    • RMSE（Root Mean Squared Error）は、MSEの平方根をとったものです。これにより、誤差の単位が元のデータと同じになり、解釈が容易になります。モデルの平均的な予測誤差を直感的に理解するのに適しています。
  • 具体例を3つ解説：
    1. エネルギー消費量予測：実測値と予測値の誤差をkWh単位で評価。
    2. 交通量予測：予測された車両数と実際の車両数の差を測定。
    3. 農作物収量予測：予測収量と実際の収量の差をトン単位で評価。

MAE（平均絶対誤差）

  • 定義を1行で解説：
    • 予測値と実測値の差の絶対値を平均した誤差指標。
  • 定義を3行で解説：
    • MAE（Mean Absolute Error）は、予測値と実測値の差の絶対値を平均したものです。絶対値を取ることで誤差の正負を無視し、平均的な誤差を直接的に示します。外れ値の影響を受けにくく、解釈が簡単です。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 配達時間予測：予測された配達時間と実際の時間の差を評価。
    2. 風速予測：予測風速と実測風速の誤差を測定。
    3. 売上予測：予測売上と実際の売上の差を計算。

3.3. その他

Contrastive Loss

  • 定義を1行で解説：
    • データ間の類似度を学習するために、類似ペアと非類似ペアの距離を調整する損失関数。
  • 定義を3行で解説：
    • Contrastive Lossは、類似したデータペアの特徴空間上の距離を縮め、非類似のデータペアの距離を広げるようにモデルを学習させます。これにより、データの埋め込み空間で類似性を反映した配置が可能になります。表現学習やメトリック学習で使用されます。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 顔認証：同一人物の顔画像を近く、他人の顔画像を遠くに配置。
    2. 画像検索：似た画像が近くに位置する特徴空間を学習。
    3. 文書類似度：類似する文書を近づけ、異なるトピックの文書を遠ざける。

カルバック・ライブラー情報量 (KL)

  • 定義を1行で解説：
    • 2つの確率分布間の差異を測る非対称な情報理論的指標。
  • 定義を3行で解説：
    • KLダイバージェンスは、一つの確率分布から別の分布への情報の損失を定量化します。非対称性があり、D_{KL}(P || Q)とD_{KL}(Q || P)は一般に異なります。機械学習では、分布の近似や最適化の評価に用いられます。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 変分オートエンコーダ (VAE)：潜在分布と事前分布の差を最小化。
    2. 言語モデル：モデル予測分布と実際のデータ分布の差を評価。
    3. ベイズ推定：近似事後分布と真の事後分布の差を測定。

連鎖律

  • 定義を1行で解説：
    • 合成関数の微分を計算するための微分法則。
  • 定義を3行で解説：
    • 連鎖律は、関数の合成であるf(g(x))の微分を求める際に用いられ、結果はf'(g(x)) \cdot g'(x)となります。ニューラルネットワークの学習で使われる誤差逆伝播法は、この連鎖律に基づいています。これにより、複雑なモデルの勾配計算が可能になります。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 誤差逆伝播法：層ごとの勾配を計算し、パラメータを更新。
    2. 物理学の計算：速度や加速度の関数の微分に適用。
    3. 経済モデル：複数の変数が関係する関数の変化率を求める。

レイヤー正規化

  • 定義を1行で解説：
    • 各レイヤーの出力を正規化して学習を安定化させる手法。
  • 定義を3行で解説：
    • レイヤー正規化は、レイヤー内の全てのニューロンの出力を平均と分散で正規化します。これにより、内部共変量シフトを抑制し、学習の安定化と高速化が期待できます。主に再帰型ニューラルネットワークやトランスフォーマーで効果的です。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 自然言語処理モデル：Transformerの各層で適用し、学習を安定化。
    2. 音声認識：RNNの学習で過学習を防止。
    3. 強化学習：エージェントの学習安定性を向上。

エルマンネットワーク

  • 定義を1行で解説：
    • 簡易な再帰構造を持つニューラルネットワークで、時系列データの処理に適用。
  • 定義を3行で解説：
    • エルマンネットワークは、隠れ層の出力を次のタイムステップの入力にフィードバックする再帰型ニューラルネットワークです。これにより、時間的な情報を保持し、時系列データのパターン認識が可能になります。構造がシンプルで計算負荷が低いのが特徴です。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 音声認識：音声信号の時間的特徴を捉える。
    2. テキスト予測：文章中の次の単語を予測。
    3. 金融時系列分析：株価や為替レートの予測。

教師強制

  • 定義を1行で解説：
    • シーケンスモデルの学習時に、正解データを次の入力として使用する手法。
  • 定義を3行で解説：
    • 教師強制（Teacher Forcing）は、モデルの訓練中に前の出力ではなく、正解のターゲットデータを次のタイムステップの入力として使用します。これにより、誤差が累積するのを防ぎ、学習を効率化します。ただし、推論時との不一致（Exposure Bias）が課題となります。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 機械翻訳：訓練時に正解の単語を次の入力としてモデルに提供。
    2. 音声合成：正しい音素を用いて次の音素を学習。
    3. 時系列データ予測：正しいデータを用いて次の値を予測。

Multi-Head Attention

  • 定義を1行で解説：
    • 複数の注意機構を並行して用い、異なる視点から情報を集約する手法。
  • 定義を3行で解説：
    • Multi-Head Attentionは、複数の注意（Attention）ヘッドを持ち、それぞれが異なる位置や特徴に焦点を当てます。各ヘッドの出力を結合することで、モデルが多様な関係性を学習できます。Transformerモデルの中核技術であり、文脈理解を飛躍的に向上させました。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 機械翻訳：異なる文脈情報を同時に捉え、翻訳精度を向上。
    2. 文章要約：重要な文やキーワードを抽出。
    3. 画像キャプション生成：画像内の複数の特徴に注意を払い、説明文を生成。

話者識別

  • 定義を1行で解説：
    • 音声から個々の話者を特定・区別する技術。
  • 定義を3行で解説：
    • 話者識別は、音声信号の特徴を分析し、誰が話しているかを判別します。話者認証（特定の個人かどうか）や話者分類（複数の話者の中から識別）に応用されます。バイオメトリクス認証や音声インターフェースで重要な技術です。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 音声アシスタントの個人化：ユーザーごとに設定や情報をカスタマイズ。
    2. セキュリティシステム：音声によるアクセス制御。
    3. コールセンター分析：通話内容を話者ごとに分類し、顧客対応を最適化。

RLHF

  • 定義を1行で解説：
    • 人間のフィードバックを報酬として活用し、強化学習エージェントを訓練する手法。
  • 定義を3行で解説：
    • RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、モデルの行動や出力に対する人間の評価を報酬信号として利用します。これにより、エージェントが人間の価値観や意図に沿った行動を学習できます。AIの安全性や倫理性の向上に寄与します。
  • 具体例を3つ解説：
    1. チャットボットの改善：ユーザーの評価を基に応答品質を向上。
    2. コンテンツモデレーション：人間の判断を取り入れて不適切な内容を排除。
    3. 推薦システム：ユーザーのフィードバックで推薦精度を高める。

自己教師あり学習

  • 定義を1行で解説：
    • データ自身の構造を利用し、ラベルなしデータから有用な表現を学習する手法。
  • 定義を3行で解説：
    • 自己教師あり学習は、データの一部を隠したり変換したりして、元に戻すタスクを設定し、ラベルなしデータから特徴を学習します。これにより、大量の未ラベルデータを活用してモデルの事前学習が可能です。データ効率の良い学習が実現します。
  • 具体例を3つ解説：
    1. BERTの事前学習：マスクされた単語を予測するタスクで学習。
    2. 画像の回転予測：ランダムに回転した画像の角度を予測。
    3. 時系列データのギャップ予測：欠損したデータポイントを補完。

破壊的忘却

  • 定義を1行で解説：
    • モデルが新しいタスクを学習する際に、以前のタスクの知識を失う現象。
  • 定義を3行で解説：
    • 破壊的忘却（Catastrophic Forgetting）は、連続学習で新たなデータやタスクを学習すると、過去に学習した内容の性能が急激に低下する問題です。ニューラルネットワークのパラメータが上書きされることで発生します。終身学習や連続学習の課題として研究が進められています。
  • 具体例を3つ解説：
    1. 画像分類モデル：新しいカテゴリを学習すると、既存のカテゴリの認識精度が落ちる。
    2. ロボットの動作学習：新しい動作を学習すると、以前の動作が再現できなくなる。
    3. 言語モデル：新たな言語や専門用語を学習すると、既存の言語能力が低下。

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