AI資格ドリル

生成AIパスポート 用語解説

マルチモーダルとは

テキスト・画像・音声など、複数の種類のデータをまとめて扱えること。

まず押さえる結論

マルチモーダルは、生成AIパスポートの「第2章 生成AI(ジェネレーティブAI)」で確認しておきたい用語です。 定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

試験での問われ方

定義の言い換え

用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。

似た概念との比較

同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。

具体例からの判断

問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。

誤答しやすいポイント

  • ハルシネーション・アライメント・ファインチューニングの取り違え。事実と異なるもっともらしい出力=ハルシネーション、人間の意図に沿わせること=アライメント、追加学習で調整=ファインチューニング。
  • GANとVAEの混同。GANは生成器と識別器を競わせる方式、VAEはエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルを使う方式。
  • Transformerの中核を畳み込みや位置エンコーディングと取り違える。中核は自己注意(Self-Attention)。

関連する確認問題

第2章 生成AI(ジェネレーティブAI) / ChatGPT

生成AIが、事実と異なる内容をもっともらしい文章として出力してしまう現象を何というか。

もっともらしいが事実と異なる出力を生む現象をハルシネーションという。アライメントはAIの振る舞いを人間の意図に合わせること、ファインチューニングは追加学習でモデルを調整すること、マルチモーダルは文章・画像など複数種類のデータを扱えることを指す。

第2章 生成AI(ジェネレーティブAI) / ChatGPT

テキストだけでなく、画像や音声など複数の種類のデータをまとめて扱えることを何というか。

複数種類のデータ(テキスト・画像・音声など)を扱えることをマルチモーダルという。ハルシネーションは事実と異なる出力を生む現象、ファインチューニングは追加学習でモデルを調整すること、アライメントはAIの振る舞いを人間の意図に合わせることで、いずれもデータの種類の多さを表す語ではない。

第2章 生成AI(ジェネレーティブAI) / ChatGPT

事前学習済みのモデルを、特定の用途やタスク向けに追加で学習させて調整することを何というか。

学習済みモデルを特定用途向けに追加学習して調整することをファインチューニングという。プレトレーニング(事前学習)はその前段階で大量データから汎用的に学習する工程、ハルシネーションは誤った出力を生む現象、マルチモーダルは複数種類のデータを扱えることで、いずれも追加学習による調整を指す語ではない。

同じ章で確認したい用語

到達チェック

  • マルチモーダルを一文で説明できる
  • 同じ章の似た用語と違いを説明できる
  • 問題文の具体例から、マルチモーダルに関係する論点を拾える
  • 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる