修了試験 2026-06-14実施分 基本情報技術者試験 問3

解説

正解は4です。 大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は、まず大量の汎用テキストで事前学習を行います。 ファインチューニングとは、この事前学習済みモデルに対して、特定の目的に合ったデータで追加学習を行い、個別のタスクに適応させる手法です。 【選択肢別解説】 1：× 強化学習は、行動に対する報酬を最大化するように学習する手法です。 人間の評価を報酬にした強化学習が使われることはありますが、ファインチューニングそのものの説明ではありません。 2：× 事前学習と同じデータを繰り返し学習しても、新しいタスクへの適応にはなりません。 むしろ過学習を招くおそれがあります。 3：× 大量のテキストデータを用いて汎用的な言語能力を身に付けさせるのは、事前学習の説明です。 ファインチューニングは比較的少量の目的別データで行います。 4：○ 特定のデータで追加学習を行い、要約や分類など目的とするタスクに適用できるようにすることが、ファインチューニングの定義に合っています。 【ポイント】 「事前学習＝大量の汎用データで基礎能力を作る」「ファインチューニング＝少量の特定データで目的に合わせて調整する」という対比で覚えましょう。