LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？：生成AIパスポート試験 出張版

生成AIの基礎知識、情報リテラシー、法律、倫理まで学ぶことができる「生成AIパスポート試験」。試験範囲の重要テーマで実務にも役立つ知識を、クイズ形式で1問ずつお伝えします。今回のテーマは「過学習」です。

[TechTargetジャパン]

　生成AIパスポート試験は、AIの基本的な仕組みや情報漏えい、著作権侵害、誤情報など、生成AIを安全かつ適切に活用するための知識を問う資格試験です。本稿では、試験のシラバスを基に、生成AIの特性やリスクについて押さえておきたいポイントをクイズ形式で解説します。

問題

過学習について正しく説明している文章を１つ選びなさい。

1. モデルが訓練データに過剰に適合してしまい、新しい未知のデータに対してうまく予測できなくなること。
2. 訓練データを必要以上に与えてしまい、モデルに過剰な負荷を与えてしまうこと。
3. モデルが学習データを完全に理解し、未知のデータに対して高い精度を達成すること。
4. モデルが短期間で学習データを速く処理しすぎた場合、データ処理の精度が低下する現象のこと。

――答えは分かりましたか？

正解

正解は「1．モデルが訓練データに過剰に適合してしまい、新しい未知のデータに対してうまく予測できなくなること。」

※この記事は、一般社団法人生成AI活用普及協会（以下、GUGA）が提供する「生成AIパスポート試験」のシラバスに基づいた問題を、アイティメディアがGUGAの許可を得て一部加筆編集の上、転載したものです（無断転載禁止）。実際の試験問題とは異なる場合があります。