JDLA生成AIテスト準備は生成AIを使おう

２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。

【JDLA公式】Generative AI Test

実は、私は１０月にもう一つの生成AIに関する試験、

生成AIパスポート

も受験しました。合格発表はこれからですが、きっと受かっていると思います。

試験概要 | 一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)

JDLAの方の試験の内容はこんな感じです。

JDLA Generative AI Test 2023 #2 シラバス
本試験の内容は下記の通りです。

生成AIの技術
特徴
テキスト、画像、音声等の生成モデルに共通する技術的な特徴を俯瞰して理解している。確率モデル、ハルシネーション (Hallucination)

大規模言語モデルの基本構造を理解している。
基盤モデル、言語モデル、大規模言語モデル (LLM)、トランスフォーマー (Transformer)、アテンション (Attention)、GPT-3

大規模言語モデルにおけるモデルの学習方法を理解している。
教師あり学習、自己教師あり学習、事前学習、ファインチューニング

大規模言語モデルのアラインメントを理解している。
アラインメント (Alignment)、人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)、インストラクション・チューニング (Instruction Tuning)

大規模言語モデルにおける生成の仕組みを理解している。
コンテキスト内学習 (In-Context Learning)、Zero-Shot、Few-Shot、Chain-of-Thought、サンプリング手法

大規模言語モデルの性能評価について知っている。
リーダーボード、ベンチマーク

動向
テキスト、画像、音声等の生成モデルの技術動向を俯瞰して理解している。
条件付き生成、拡散モデル (Diffusion Model)

大規模言語モデルのオープン化の動向と原因について理解している。
オープンコミュニティ、オープン大規模言語モデル、オープンデータセット、オープンソース、推論の効率化

大規模言語モデルの性能を決める要素の動向と原因について理解している。
スケーリング則 (Scaling Laws)、データセットのサイズ、データセットの質、モデルのパラメーター数、計算資源の効率化、GPU

大規模言語モデルのマルチモーダル化の動向と原因について理解している。
マルチモーダル

大規模言語モデルの外部ツール・リソースの利用の動向と原因について理解している。学習データの時間的カットオフ、大規模言語モデルの知識、大規模言語モデルの不得意タスク

生成AIの利活用

特徴
生成AIには何ができるのかを理解している。：ケイパビリティ

生成AIをどのように使うのかを理解している。：活用事例

生成AIの性能を拡張する使い方を理解している。：プロンプトエンジニアリング

動向
生成AIの新たな活用方法を生み出すためのアプローチを理解している。
ハッカソン、自主的なユースケース開発、インターネット・書籍、活用の探索

生成AIの活用を制限する要因を理解している。
生成AIの学習データ、生成AIの性能評価、生成AIの言語能力

業界に特化した生成AIの活用方法を理解している。
LLMを利用したサービス（ChatGPT・Bardなど）、RAG (Retrieval-Augmented Generation)の利用、エージェント・コード生成、外部ツール呼出し、広告クリエイティブへの応用、ドメイン固有

生成AIのリスク
特徴
生成AIが、技術面・倫理面・法令面・社会面などで多様なリスクを孕むことを理解している。
正確性、ハルシネーション (Hallucination)、セキュリティ、公平性、プライバシー、透明性、悪用、誤情報の拡散、敵対的プロンプト、特定の生成AIサービスへの依存、環境問題

生成AIの入力（データ）と出力（生成物）について注意すべき事項を理解している。
著作権、個人情報、機密情報、商用利用、利用規約

動向
生成AIについて、現時点では認識されていない新たなリスクの出現とそれに伴う規制化の可能性を理解している。
新たなリスク、規制化、情報収集

生成AIの活用に伴うリスクを自主的に低減するための方法を把握している。
自主対策

JDLA Generative AI Test 2023#2シラバス

参考図書も色々紹介されていますが、大部分は持っている本だったので、良かったです。

さて、この試験に向けてどのように対策するか、ですが、参考図書をいきなり読み込むのは試験対策としては少し効率が悪いと思います。

せっかく試験範囲（シラバス）が公開されているわけですから、

シラバスの項目について、生成AIを使ってまとめていく

という学習方法を採用したいと思います。
これからの時代は試験対策もスピードが求められるでしょうね。

次回の記事から少しずつ、学習過程を共有していきます。

以上です。