生成AIと大規模言語モデル誤り発見
以下の記述で誤っているものはどれか。
A.プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデルの出力品質を向上させるため、入力プロンプトを工夫する技術である。
✓ この記述は正しい。プロンプトエンジニアリングは実践的で重要な技術であり、LLMの性能を引き出すために用いられる。
B.Chain-of-Thoughtプロンプティングでは、モデルに段階的な推論過程を示すことで複雑なタスクの精度を改善できる。
✓ この記述は正しい。Chain-of-Thoughtは複数ステップの推論を促し、特に算数や論理問題で有効である。
C.ビーム探索は生成時のデコード手法であり、常に最短経路の候補を保持することで計算効率を優先している。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、ビーム探索は最高確率の複数候補（ビーム幅分）を保持して、貪欲探索より品質を優先します。
D.温度パラメータが高いほど、言語モデルの生成テキストの多様性が増加する傾向がある。
✓ この記述は正しい。温度が高い（例：1.0以上）と確率分布が平坦化し、多様な単語が選ばれやすくなる。