GENERATIVE AI PASSPORT
第2章 生成AIの基礎
生成モデルからTransformer、対話型AIまでの仕組みと変遷を学びます。
この章で学ぶこと
生成モデルからTransformer、対話型AIまでの仕組みと変遷を学びます。
VAE・GAN
潜在空間と敵対的学習の違いを整理します。
RNN・LSTM
系列データと長期依存の課題を確認します。
Transformer
自己注意と位置情報の役割を学びます。
GPTとChatGPT
自己回帰、事前学習、対話調整を理解します。
RLHFとアライメント
人の選好と望ましい振る舞いへの調整を学びます。
ハルシネーション
もっともらしい誤情報と検証方法を確認します。
試験対策のポイント
重点：モデル名の順番だけでなく、VAE・GAN・Transformer・自己回帰の仕組みを比較できるようにします。
用語の暗記だけでなく、実際の業務場面で「どの対応が安全か」を判断できるようにしましょう。
問題演習で確認する
同じ共通問題プールから毎回ランダムに出題します。