Q9 — AWS AIF-C01 第1章

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あるエンジニアが、大規模言語モデル（LLM）を使用して営業活動向けのコンテンツを作成しています。生成されたコンテンツは一見信頼でき、事実に基づいているように見えますが、実際には不正確です。このLLMはどのような問題を起こしていますか？

• A. データ漏洩
• B. ハルシネーション（幻覚） ✓
• C. 過学習
• D. 学習不足

正解: B. ハルシネーション（幻覚）

解説

本問は、大規模言語モデル（LLM）が生成するコンテンツに関する問題の理解を問うものです。AI分野において、LLMは時に信頼性があるように聞こえるが実際には不正確なコンテンツを生成することがあり、これを一般的に「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。これは、モデルが訓練データに基づかないが一見妥当な情報を生成してしまうためです。選択肢Aのデータ漏洩は、機密情報の不適切な公開を意味し、本問の文脈とは一致しません。選択肢Cの過学習は、訓練データに対して過剰に適合し、新規データでの性能が低下する状態であり、本問の状況とは異なります。選択肢Dの学習不足は、訓練データの特徴を十分に捉えられない状態であり、これも本問の状況とは合致しません。したがって、正解はB、「ハルシネーション（幻覚）」です。