【新G検定対策(第10回)】予想問題で学ぶ新キーワード
はじめに
新G検定と旧G検定の違い
2024年11月8日と9日に、新たなG検定が開始されます。今回の試験では、新しいキーワードが多数追加され、既存のキーワードの一部はより深く理解することが求められます。また、一部のキーワードは出題範囲から除外されました。これらの変更により、試験の内容が大きく刷新されることとなります。詳しい変更点や新しい出題範囲については、以下の記事をご参照ください。
キーワードの予想問題と図解
本記事では、新たに追加されたキーワードの中から特に重要と考えられる9つを厳選し、予想問題を通じて理解を深めていただきます。各問題には詳しい解説を付け、正答の理由だけでなく、誤答の選択肢がなぜ誤りであるかも丁寧に説明しています。また、最後に図を用いて情報を体系的に整理し、記憶の定着を図る工夫もしています。
新しいG検定に対応するためには、これらの新しいキーワードや深まった内容をしっかりと押さえることが重要です。本記事が皆様の学習にお役立ていただければ幸いです。G検定合格に向けて、皆様のご健闘を心よりお祈り申し上げます。
予想問題
問題1
以下のうち、LLM（大規模言語モデル）の特徴として正しいものはどれか。
A. 小規模なデータセットで学習される
B. 事前学習と微調整のプロセスを経る
C. 画像認識に特化している
D. パラメータ数が少ないため計算資源を必要としない
問題2
VQ-VAE（ベクトル量子化変分オートエンコーダ）の主な目的は何か。
A. データの次元を増加させる
B. 連続的な潜在空間を離散的に表現する
C. 強化学習の報酬関数を最適化する
D. データのクラスタリングを行う
問題3
拡散モデル（Diffusion Model）は主にどのようなタスクで利用されるか。
A. データの分類
B. 画像や音声の生成
C. 次元削減
D. ハイパーパラメータの最適化
問題4
平均二乗誤差（MSE）の計算方法として正しいものはどれか。
A. 誤差の絶対値の平均を取る
B. 誤差の二乗の平均を取る
C. 誤差の平均を二乗する
D. 誤差の平方根の平均を取る
問題5
RMSE（平方平均二乗誤差）の特徴として正しいものはどれか。
A. 誤差の二乗の平均を取る
B. MSEの平方根を取ったもので、元のデータの単位に戻す
C. 誤差の絶対値の平均を取る
D. データの分散を計算する
問題6
平均絶対誤差（MAE）の利点として正しいものはどれか。
A. 外れ値に対して敏感である
B. 誤差の符号を考慮する
C. 誤差の絶対値を平均するため、解釈が容易である
D. 誤差の二乗を平均するため、大きな誤差を強調する
問題7
Contrastive Lossの主な役割は何か。
A. データの次元を削減する
B. 類似したデータペアの距離を縮め、異なるデータペアの距離を広げる
C. モデルの複雑性を高める
D. 学習率を最適化する
問題8
KL情報量（Kullback-Leibler Divergence）は何を測定するか。
A. 二つの確率分布間の対称な差異
B. 二つの確率分布間の非対称な差異
C. データの平均値の差
D. データの相関関係
問題9
Multi-Head Attentionの利点として正しいものはどれか。
A. 異なる位置の情報に同時に注意を向けることができる
B. モデルのパラメータ数を減少させる
C. 計算時間を短縮する
D. データの前処理を不要にする
1. 生成AI
1.1. 概要
1章では、生成AIの分野で重要な「LLM」「VQ-VAE」「Diffusion Model」について学びます。LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータで事前学習され、自然言語の理解や生成において高い性能を発揮します。VQ-VAEは、連続的な潜在空間を離散的なコードブックで表現することで、高品質なデータ生成を可能にするオートエンコーダです。拡散モデルは、データにノイズを加えていく過程とその逆過程を学習することで、新たなデータを生成する手法であり、特に画像生成で注目されています。これらの技術は、生成AIの発展に大きく寄与し、多様な応用が期待されています。
1.2. 問題と解説
問題1の解答：B
解説：
Bが正解です。 LLMは大規模なデータセットで事前学習され、その後特定のタスクに対して微調整されます。
- Aは誤り： 小規模ではなく、大規模なデータセットで学習されます。
- Cは誤り： LLMは主に自然言語処理に用いられ、画像認識はCNNなどが担当します。
- Dは誤り： パラメータ数が非常に多く、計算資源を大量に必要とします。
問題2の解答：B
解説：
Bが正解です。 VQ-VAEは連続的な潜在空間を離散的に表現することで、高品質な生成モデルを実現します。
- Aは誤り： 次元を増加させるのではなく、効率的な表現を学習します。
- Cは誤り： 強化学習の報酬関数とは直接関係がありません。
- Dは誤り： クラスタリングではなく、データ生成や表現学習に用いられます。
問題3の解答：B
解説：
Bが正解です。 拡散モデルは画像や音声などのデータ生成タスクで高い性能を示しています。
- Aは誤り： データの分類ではなく生成が主な用途です。
- Cは誤り： 次元削減は主な目的ではありません。
- Dは誤り： ハイパーパラメータの最適化とは直接関係がありません。
2. 評価指標
2.1. 概要
2章では、モデルの予測性能を評価するための指標である「MSE」「RMSE」「MAE」について学びます。MSE（平均二乗誤差）は、誤差を二乗して平均することで、大きな誤差を強調します。RMSE（平方平均二乗誤差）はMSEの平方根を取ることで、誤差の単位を元のデータと一致させ、解釈しやすくします。MAE（平均絶対誤差）は誤差の絶対値を平均するため、外れ値の影響を抑え、直感的な理解が可能です。これらの指標は、モデルの精度や誤差の特性を把握する上で重要であり、適切な評価・改善に役立ちます。
2.2. 解答と解説
問題4の解答：B
解説：
Bが正解です。 MSEは予測値と実測値の差（誤差）を二乗し、その平均を取ります。
- Aは誤り： これはMAEの計算方法です。
- Cは誤り： 誤差の平均を二乗するのではありません。
- Dは誤り： 誤差の平方根の平均はRMSEの一部ではありません。
問題5の解答：B
解説：
Bが正解です。 RMSEはMSEの平方根を取ったもので、これにより誤差の単位が元のデータと同じになります。
- Aは誤り： これはMSEの計算方法です。
- Cは誤り： これはMAEの計算方法です。
- Dは誤り： 分散ではなく、誤差の評価指標です。
問題6の解答：C
解説：
Cが正解です。 MAEは誤差の絶対値を平均するため、解釈が直感的で容易です。
- Aは誤り： MAEは外れ値に対してMSEよりも頑健ですが、敏感ではありません。
- Bは誤り： 誤差の符号は考慮されません。
- Dは誤り： 大きな誤差を強調するのはMSEです。
3. その他
3.1. 概要
3章では、深層学習における重要な概念である「Contrastive Loss」「KL情報量」「Multi-Head Attention」を学びます。Contrastive Lossは、データ間の類似性を考慮した損失関数で、効果的な特徴表現の学習に寄与します。KL情報量は、二つの確率分布間の差異を非対称に測定する指標で、モデルの出力分布と目標分布の比較などに用いられます。Multi-Head Attentionは、Transformerモデルで導入された手法で、複数の注意機構を並列に用いることで、異なる位置や特徴に同時に注意を向けることができます。これらの概念は、最新の深層学習モデルの性能向上に大きく貢献しています。
3.2. 解答と解説
問題7の解答：B
解説：
Bが正解です。 Contrastive Lossは、類似したデータペアの距離を縮め、異なるデータペアの距離を広げることで、効果的な特徴学習を促進します。
- Aは誤り： 次元削減ではありません。
- Cは誤り： モデルの複雑性を高める目的ではありません。
- Dは誤り： 学習率の最適化とは関係がありません。
問題8の解答：B
解説：
Bが正解です。 KL情報量は二つの確率分布間の非対称な差異を測定します。
- Aは誤り： KL情報量は非対称であり、対称ではありません。
- Cは誤り： 平均値の差を測定するものではありません。
- Dは誤り： 相関関係を測定するものではありません。
問題9の解答：A
解説：
Aが正解です。 Multi-Head Attentionは、異なる位置や特徴に同時に注意を向けることで、より豊かな表現を学習できます。
- Bは誤り： パラメータ数は増加します。
- Cは誤り： 計算時間は増加する場合があります。
- Dは誤り： データの前処理を不要にするものではありません。
5. 構造化して記憶する
5.1. 新しい9つのキーワード
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生成AI関連
- LLM (大規模言語モデル): 生成AIの基礎技術であり、大規模な言語データを処理するためのモデル。
- VQ-VAE (ベクトル量子化オートエンコーダ): データ圧縮と生成に使われる技術。
- Diffusion Model (データ生成手法): ノイズを除去しながらデータを生成するモデル。
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評価指標
- MSE (平均二乗誤差): 予測と実際の差の二乗平均。
- RMSE (二乗平均平方根誤差): MSEの平方根を取ったもの。
- MAE (平均絶対誤差): 予測と実際の差の絶対値の平均。
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その他の要素技術
- Contrastive Loss (コントラスト学習): 類似データを近づけ、異なるデータを離すことで学習。
- KL情報量 (情報の距離測定): 情報の差を測るための距離指標。
- Multi-Head Attention (注意メカニズム): 複数の視点からデータに注目するための技術。
Discussion