生成AIパスポート 用語解説
LLM（大規模言語モデル）とは
大量のテキストで学習し、人間が書いたような自然な文章を生成できる大規模な言語モデル。
まず押さえる結論
LLM（大規模言語モデル）は、生成AIパスポートの「第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例」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
- Zero-ShotとFew-Shotの取り違え。例を示さず指示だけ＝Zero-Shot、例をいくつか示してから指示＝Few-Shot。
- プロンプトエンジニアリングとファインチューニング／プレトレーニングの混同。前者は指示の与え方の工夫、後者2つはモデル側の学習段階。
- テキスト生成AIの不得意（正確な計算・最新の情報・芸術の批評）を、得意分野（要約・メール作成・箇条書き変換）と取り違える。
関連する確認問題
第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例 / LMとLLM
大量のテキストデータで学習し、人間が書いたような自然な文章を生成できる大規模な言語モデルを何というか。
大量のテキストで学習した大規模な言語モデルをLLM（大規模言語モデル）という。n-gramモデルは単語の並びを統計的に扱う初期の言語モデル、RAGは外部知識を検索して回答に活かす手法、GANは画像などを生成する敵対的生成ネットワークで、いずれも大規模言語モデルそのものを指す語ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- LLM（大規模言語モデル）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、LLM（大規模言語モデル）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