基本情報技術者試験 令和7年度 科目A 公開問題 問1

【正解】エ

ファインチューニングは、幅広い文章から一般的な言語能力を身に付けた事前学習済みモデルに、用途に合った特定のデータを追加で学習させる手法です。例えば、問い合わせ文と適切な回答の組を学習させ、顧客対応に適したモデルへ調整します。既に得ている知識を土台にするため、目的ごとにモデルを一から学習させる場合より、少ないデータや計算量で特定タスクに適応できます。したがって、エが正解です。

アの強化学習を行うという説明は誤りです。強化学習は、行動に対する報酬を手掛かりに、報酬が大きくなる方策を学ぶ手法です。人の評価を利用するRLHFなどがモデル調整に使われる場合はありますが、それだけがファインチューニングの定義ではありません。

イの事前学習と同じデータを繰り返すという説明は誤りです。これは事前学習の反復にすぎず、特定の目的に合わせてモデルを調整することを表していません。繰り返し過ぎると、学習データに適合し過ぎる過学習の原因にもなります。

ウの大量のテキストデータで学習するという説明は誤りです。これは、多様な文章から一般的な言語の規則や知識を獲得する事前学習の説明です。ファインチューニングは、その後の追加学習に当たります。

【ポイント】 ・事前学習は、汎用的な言語能力を身に付ける段階です。 ・ファインチューニングは、特定の分野やタスクに合わせる段階です。 ・追加学習用データの質や目的との適合性が、調整後の性能を左右します。