データ処理

生成AIパスポート 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。

第3章 標準 ID: HQ-0356

問題

模擬試験の直前確認で、データ拡張と「テキスト生成AI」の違いを踏まえた説明として最も適切なものを1つ選びなさい。

  1. A. データ拡張は既存データに加工を加えて学習データの多様性を増やす技術であり、「テキスト生成AI」は文章作成、要約、翻訳、校正、コード支援などを行える生成AIとして区別される。
  2. B. データ拡張と「テキスト生成AI」は、名称が違うだけで常に同じ意味で使われる。
  3. C. データ拡張は文章作成、要約、翻訳、校正、コード支援などを行える生成AIであり、「テキスト生成AI」は既存データに加工を加えて学習データの多様性を増やす技術である。
  4. D. データ拡張は第3章では扱われず、試験範囲外の語句である。

解説(正解: A)

正解は1です。データ拡張は「既存データに加工を加えて学習データの多様性を増やす技術」であり、「テキスト生成AI」とは役割や対象が異なります。比較問題では、2つの用語の定義を入れ替えた選択肢に注意します。選択肢の前半だけが正しくても、後半で別概念を誤って説明していれば不正解になります。第3章では、生成AIの活用例とリスク、RAGやエージェントなどの新しい動向を結び付けて押さえます。誤答を読むときは、語句の一部だけで判断せず、説明全体がその用語の定義と対応しているかを確認しましょう。

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