生成AIの技術＞特徴＞大規模言語モデルの性能評価〜JDLA Generative AI Test 2024 #1 チャレンジ
2024年6月8日に開催される「JDLA Generative AI Test 2024 #1 」にむけての勉強を行います。今回もまた生成AIを利用した勉強法でチャレンジします。
※サムネイル画像はPickWishで生成しました
大規模言語モデルの性能評価について知っている。
あなたは生成AIについての理解度テストの作成を任されています。2024年現在の知識を用いて大規模言語モデルの性能評価の手段についてどんなキーワードを用いて問題を作成するのか、５つのキーワードを例に挙げてください
生成AIの性能評価の手段に関するキーワードを用いた問題を作成する例を5つ挙げます。
BLEUスコア: 自動生成されたテキストと人間によって生成されたテキストの類似度を評価するための指標。生成されたテキストが人間の生成テキストとどの程度一致しているかを示す。
問題: BLEUスコアは、どのような性能評価の手法ですか？生成AIの性能を評価するためにどのように使用されますか？
Perplexity (パープレキシティ): 言語モデルの性能を評価するための指標。言語モデルが与えられたテキストの次のトークンをどの程度正確に予測できるかを示す。
問題: パープレキシティは何を評価するための指標ですか？言語モデルの性能が向上すると、パープレキシティの値はどのように変化しますか？
ROUGEスコア: 自動生成されたテキストが人間によって生成されたリファレンステキストとどの程度一致しているかを評価するための指標。
問題: ROUGEスコアは何を評価するための指標ですか？生成されたテキストの品質をどのように評価しますか？
モデルのサイズ: モデルのパラメータ数やレイヤーの数など、モデルの複雑さを示す指標。
問題: モデルのサイズは何を評価するための指標ですか？大規模な言語モデルが性能向上にどのように影響しますか？
ヒューマンエバルーション: 人間による評価を通じて、生成されたテキストの品質や適切さを評価する手法。
問題: ヒューマンエバルーションは何を評価するための手法ですか？生成されたテキストの品質を評価する際に、どのような方法が使用されますか？
あなたは生成AIについての理解度テストの作成を任されています。問題は複数選択式の４択問題です。2024年現在の知識を用いてリーダーボードやベンチマークについてどんなキーワードを用いて問題を作成するのか、５つのキーワードを例に挙げてください
生成AIに関する理解度テストのための複数選択式の問題を作成しますね。リーダーボードやベンチマークに関連するキーワードを使用して問題を作成します。
問題: 生成AIの性能評価において、複数のモデルを比較するために利用される指標やプラットフォームは次のうちどれですか？
a) BLEUスコア
b) リーダーボード
c) パープレキシティ
d) 自己教師付き学習正解: b) リーダーボード
問題: 最新の生成AIモデルのパフォーマンスを評価するために広く利用されているプラットフォームは次のうちどれですか？
a) BERT
b) OpenAI GPT
c) GitHub
d) ArXiv正解: c) GitHub
問題: リーダーボードにおける生成AIモデルのパフォーマンスは通常どのように表示されますか？
a) テキストの長さ
b) モデルのサイズ
c) BLEUスコアやROUGEスコアなどの指標
d) データセットの種類正解: c) BLEUスコアやROUGEスコアなどの指標
問題: ベンチマークテストは主に何を目的としていますか？
a) モデルの訓練時間を短縮するため
b) モデルのアーキテクチャを簡素化するため
c) 異なるモデルの性能を比較するため
d) データセットのサイズを増やすため正解: c) 異なるモデルの性能を比較するため
問題: 最新の生成AIモデルの進歩を追跡するために利用されるベンチマークプラットフォームの一つは次のうちどれですか？
a) Google Scholar
b) Kaggle
c) Hugging Face
d) IMDb正解: c) Hugging Face
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