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基本情報技術者試験 · 学習ガイド

2025年度 科目A 公開問題の問題・解答解説

旧制度の午前・午後と、2023年度以降の科目A・科目Bの公開問題を区別しています。現在の試験対策では現行シラバスと科目Bの形式を確認してください。公開問題は本試験の全出題を網羅する資料ではありません。

2025年度 科目A 公開問題の概要
30:00

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大規模言語モデルのファインチューニング

テクノロジ系 · 人工知能 / 自然言語処理 / 大規模言語モデル

大規模言語モデル(LLM)を用いた自然言語処理において、事前学習済みのモデルに対して実施する「ファインチューニング」に関する説明として、最も適切なものはどれか。

解答・解説を表示

解答

エ

解説

まず要点:ファインチューニング(微調整)とは、学習済みのモデルに特定の目的のデータを足して学び直させることです。大量の文章で作った土台のモデルに、専門分野や決まった仕事のデータを追加で覚えさせます。そうすると、その目的の作業に使えるようになります。

解き方

  1. まず、学習済みモデルが一般的な言葉の特徴をすでに持っていることを確認します。
  2. 医療の質問応答や要約など、決まった作業に合わせるための追加学習だと説明する選択肢を選びます。
選択肢 ア不正解
強化学習で最適化することはありますが、それはファインチューニング全体の意味ではありません。
選択肢 イ不正解
同じデータを繰り返すのではなく、目的に合わせた新しいデータで追加学習します。
選択肢 ウ不正解
大量の文章で一般的な言葉の知識を覚えさせるのは「事前学習」の説明です。
選択肢 エ正解
学習済みモデルに特定の用途のデータを追加で学ばせ、目的の作業に合わせる正しい説明です。

覚えるポイント

  • 事前学習=大量の汎用データで基礎知識を学ぶ
  • ファインチューニング=特定用途のデータで追加学習して特化させる

間違えやすいところ

  • 一般的な知識を覚えさせる「事前学習」と、特定の作業に合わせる「ファインチューニング」を混同しないようにします。

出題の前提:令和7年度基本情報技術者試験科目A公開問題(シラバスVer.9.0 AI技術・自然言語処理)

出典:IPA『2025年度 科目A 公開問題』
公式問題冊子 p.2 ↗(www.ipa.go.jp)

2025年度 科目A 公開問題

参照した公式資料

IPAが公開した2025年度 科目A 公開問題の問題・解答資料です。