AI用語応用
自然言語処理（NLP）タスクでトランスフォーマー（Transformer）モデルが導入されたとき、従来のRNN（Recurrent Neural Network）と比較して、「並列処理が可能」という特性がもたらす主な実用的メリットは何か？
A.同じ計算リソースで、より長い文章を効率的に処理できるようになる← 正解
✓ 正解です。並列処理によりシーケンシャルな計算が不要になり、より長いコンテキストを実用的な時間で処理できます。
B.モデルのパラメータ数が大幅に削減される
✗ トランスフォーマーは一般にパラメータ数が多いため、RNNと比べてパラメータが削減されません。
C.日本語や中国語などの言語処理精度が飛躍的に向上する
✗ 並列処理能力と言語別の処理精度は別問題です。言語固有の精度はタスク設計と訓練データに依存します。
D.テキスト生成時の出力の創造性が自動的に向上する
✗ アーキテクチャの並列性は生成テキストの創造性を直接左右しません。創造性は学習目的やデコード方式に依存します。
この問題のポイント
並列処理によりシーケンシャルな計算が不要になり、より長いコンテキストを実用的な時間で処理できます。
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