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Google Generative-AI-Leader日本語 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
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| トピック 1 |
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| トピック 2 |
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| トピック 3 |
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| トピック 4 |
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参照：https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader
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Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam (Generative-AI-Leader日本語版) 認定 Generative-AI-Leader日本語 試験問題：
問題 #1
あるソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが投稿した投稿の要約を生成AIモデルを用いて自動生成し、他のユーザーに概要を簡潔に提供しています。この要約は事実に基づく投稿については概ね正確ですが、皮肉や風刺、あるいは微妙なニュアンスのある意見をモデルが誤って解釈することがあり、結果として本来の意図を歪めた要約が生成され、ユーザーに誤解や不快感を与える可能性があります。AI生成による要約のこの限界を克服するために、プラットフォームは何をすべきでしょうか？
A. モデルの温度パラメータを増やして、より多様で文字通りではない解釈を促進します。
B. 要約の出力長を短くして、より簡潔にします。
C. 誤解される可能性のあるコンテンツを完全に除外するために、より厳格な安全性設定を実装します。
D. 要約を改良するために、ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL) レビュー プロセスを組み込みます。
問題 #2
ある企業がビデオゲーム用のAIキャラクターを開発しています。AIキャラクターは、複雑な環境を移動し、ゲーム内の特定の目標を達成するための意思決定を学習する必要があります。AIが報酬を見つけたり障害を乗り越えたりするなど、肯定的な結果につながる行動をとった場合、プラススコアが与えられます。壁にぶつかったり、進行が中断したりするなど、否定的な結果につながる行動をとった場合、マイナススコアが与えられます。この試行錯誤のプロセスを通じて、AIはキャラクターがゲームを効果的にプレイする能力を徐々に向上させていきます。この企業はどのような機械学習を活用すべきでしょうか？
A. 教師なし学習
B. 強化学習
C. 教師あり学習
D. ディープラーニング
問題 #3
ある企業の大規模学習モデル（LLM）は、知識の限界によって幻覚を生み出しています。検索拡張生成（RAG）は、この限界をどのように克服するのでしょうか？
A. RAG は、顧客に情報を提示する前に、人間による監視を行って正確性を確保します。
B. RAG は LLM の創造的なライティング能力を強化し、より魅力的で有益な応答を生み出します。
C. RAG により、LLM は知識ソースから関連性のある最新の情報を取得できるようになります。
D. RAG は、特定の顧客クエリ パターンに基づいて LLM を微調整し、応答生成の速度と効率を向上させます。
問題 #4
あるプロジェクトチームは、長文の文書を処理・要約する必要のある生成型AIアプリケーションを開発しています。彼らは、基盤となる言語モデルの制約について検討しています。このアプリケーションにおけるトークン数に関して、重要な考慮事項は何でしょうか？
A. トークン数は、主にAIモデルの安全設定に影響を与え、トークン数が多いほど潜在的に有害なコンテンツをフィルタリングします。
B. トークン数が少ないほど、一般的にモデルからより創造的で多様な出力が得られます。
C. トークン数を増やすと、AI モデルに必要な処理能力が低下します。
D. このモデルにはトークン制限があります。制限を超えると、プロンプトに含まれるドキュメント全体を処理できなくなる可能性があります。
問題 #5
ある金融機関は、ローン申請の承認と却下の判断に生成AI（gen AI）を活用していますが、却下の理由を明示していません。顧客から苦情が寄せられ始めています。苦情を減らすための解決策を講じる必要があります。どのような対策を講じるべきでしょうか？
A. gen AI モデル用に、より大規模で多様なデータセットを収集します。
B. 説明可能な gen AI ポリシーを実装します。
C. gen AI モデルの公平性評価を開発します。
D. gen AI モデルを微調整します。
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： C | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： B |
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