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.大規模言語モデルは数十億個のパラメータを持つため、小規模なデータセットでも一般的な知識と推論能力を習得できる。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、大規模言語モデルは膨大なテキストデータセット（ウェブ規模）での事前学習が不可欠であり、小規模データでは実現不可能です。
B.強化学習による人間フィードバック（RLHF）は、モデルの出力を人間の価値観に近づけるための手法として用いられている。
✓ この記述は正しい。RLHFはChatGPTなどでも採用された実績のある重要な手法である。
C.コンテキストウィンドウの長さは、モデルが一度に処理できる入力テキストの最大長度を決定する。
✓ この記述は正しい。コンテキストウィンドウは4096トークンなど有限の制約があり、長い文書処理には工夫が必要である。
D.知識蒸留は大規模な教師モデルを小規模な生徒モデルに圧縮する技術であり、計算効率化に有効である。
✓ この記述は正しい。知識蒸留はモデル圧縮の標準的で有効な方法であり、推論速度向上に貢献する。