難問チャレンジ定義問題
「Transformer」の「Self-Attention」メカニズムが解決した従来のRNNの問題はどれか？
A.計算に必要なメモリ量の削減
✗ TransformerはRNNよりメモリを多く使用する場合がある。メモリ削減がRNNの問題解決ではない。
B.長い入力シーケンスでの勾配消失と並列化困難← 正解
✓ 正解。RNNは長いシーケンスで勾配消失が起き、逐次処理で並列化が難しい。Self-Attentionはこれら両方を解決した。
C.テキストの翻訳精度の低さ
✗ 翻訳精度の低さはTransformer登場前も改良が続いていたが、Seq2SeqモデルなどRNN系も使われていた。
D.バッチ処理の速度低下
✗ バッチ速度はTransformerの並列化で改善されたが、それはSelf-Attentionが解決した問題の結果。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。