AI用語比較
自然言語処理（NLP）における言語モデルと機械翻訳モデルの主な違いはどれか？
A.言語モデルはテキスト生成に特化し、機械翻訳モデルは言語間での変換に特化している← 正解
✓ 正解です。言語モデルはテキストの次の単語の確率を予測してテキスト生成を行い、機械翻訳モデルはソース言語からターゲット言語への変換を行います。
B.言語モデルは単一言語のみを扱い、機械翻訳モデルは常に3言語以上を同時処理する
✗ 誤りです。言語モデルは多言語対応が可能で、機械翻訳モデルは2言語間の翻訳（言語ペア）に用いられることが一般的です。
C.言語モデルはニューラルネットワークを使用せず、機械翻訳モデルのみがニューラルネットワークを採用している
✗ 誤りです。現代的な言語モデル（BERT、GPTなど）はニューラルネットワーク、特に深層学習を基盤としています。両者ともニューラルネットワークを採用します。
D.言語モデルは確率計算が不要で、機械翻訳モデルは確率計算が必須である
✗ 誤りです。言語モデルは次単語の条件付き確率を計算することが本質であり、確率計算は必須です。
この問題のポイント
言語モデルはテキストの次の単語の確率を予測してテキスト生成を行い、機械翻訳モデルはソース言語からターゲット言語への変換を行います。
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