2級
複数の設計案を突き合わせて選び、実技でその中核を自分の手で作ります。
受験資格
3級資格の取得から1年が経過すると受験できます。
必須プログラミング言語
5級から1級まで、全ての級の共通必須です。
Shell Scripting
人工知能を作り、動かすコンピューターを扱うための土台となる言語です。
この資格が試すのは、をゼロから作ることです。その作業はで行われます。データを取ってくる、を走らせる、結果を移す、をに載せる。どれもから始まります。モデルをどの言語で書いても、それを動かし、部品をつなぎ、仕事を自動化するのはです。だから5級から1級まで、すべての級でシェルスクリプトが必須です。（ブラウザやアプリで人工知能を使うだけならターミナルはいりません。作るには必要です。）
シェルプログラミングを学ぶ全級共通の問題
人工知能を完全にゼロから自分で作ろうとしています。どのように作るか設計してください。
5級から1級まで同じ問題が出されます。変わるのは答えに求められる深さと、問題に加わる制約条件です。
何を学ぶか
- 設計案を二つ以上作り、互いに比べる。
- 速度・費用・精度のトレードオフを数値で見極める。
- 設計の中核部分を実技で自ら実装する。
どう評価されるか
- 選んだ理由が数値とともに示されているか
- 代わりに何を諦めたのかを明らかにしたか
- 作ったものが設計と一致しているか
試験の構成
一次は会場での筆記、二次は面接と実技です。どちらも同じ問題を使います。
指定された会場で行います。答案用紙に手書きで解答します。設計を言葉にできるかを見ます。
試験官と設計について面接したうえで、実際にを作ります。紙の上の計画が本当に動くかを見ます。
予想問題
本試験では、上の全級共通の問題が一つだけ出ます。下の20問は、その設計を書く前に知っておきたい言葉・名前・事実を確かめる予想問題です。どれも正解が一つに決まっている短答式なので、説明を読んで答えを書いたら、正解を開いて答え合わせをしてください。公式の問題ではありません。
評価指標
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1
モデルが「陽性」と答えたもののうち、実際に陽性だったものの割合を何といいますか？（例：スパムとしてはじいたメールのうち、本当にスパムだったものの割合）
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正解 適合率（Precision）
適合率が低いと、普通のメールがたくさん迷惑メールフォルダに入ってしまいます。
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2
実際に陽性のもののうち、モデルが陽性として見つけ出したものの割合を何といいますか？（例：本当のスパムのうち、はじくことができたものの割合）
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正解 再現率（Recall）
再現率が低いと、スパムがたくさん受信トレイに入ってきます。適合率と再現率は、ふつう片方を上げるともう片方が下がります。
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3
適合率と再現率の調和平均で、二つを一つの数で比べるときに使う指標を何といいますか？
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正解 F1 スコア（F1 Score）
二つのうち片方だけが高く、もう片方が低いと、F1 スコアも低くなります。
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4
実際の正解とモデルの予測を、真陽性・偽陽性・偽陰性・真陰性のマスに分けて数えた表を何といいますか？
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正解 混同行列（Confusion Matrix）
正解率・適合率・再現率は、どれもこの表のマスを数えて計算します。
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5
言語モデルが次のトークンにどれだけ迷っているかを表し、低いほどよい言語モデルの評価指標を何といいますか？
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正解 パープレキシティ（Perplexity）
パープレキシティが10なら、次のトークンを選ぶときに、だいたい10個の候補の間で迷っているのと同じくらいだという意味です。
速さとコスト
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6
質問を送ってから応答が返ってくるまでにかかる時間を何といいますか？
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正解 レイテンシ（Latency、遅延時間）
対話型のサービスでは、最初の文字が出るまでの時間が特に大切です。
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7
1秒あたりに処理するトークン数のように、決まった時間の中で処理できる仕事の量を何といいますか？
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正解 スループット（Throughput、処理量）
リクエストをまとめていっぺんに処理するとスループットは上がりますが、リクエスト一つあたりのレイテンシは長くなることがあります。
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8
大きなモデル（先生）の出力をまねるように小さなモデル（生徒）を学習させ、性能は同じくらいに保ちながら大きさを小さくする方法を何といいますか？
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正解 知識蒸留（Knowledge Distillation）
小さなモデルは、より速く安く動きます。速さ・コストと正確さを引き換えにする、代表的な設計です。
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9
言語モデルが文章を生成するとき、前に計算したアテンションのキー（Key）とバリュー（Value）を保存しておいて再利用し、速くするための保存場所を何といいますか？
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正解 KV キャッシュ（KV Cache）
すでに出たトークンを毎回計算し直さないので速くなる代わりに、文章が長くなるほどメモリをたくさん使います。
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10
学習したモデルから、重要度の低い重みやつながりを切り落として、モデルを軽くする方法を何といいますか？
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正解 枝刈り（Pruning、プルーニング）
木の役に立たない枝を切ることにたとえた名前です。
設計の選択肢
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11
たくさんの「専門家」の小さなニューラルネットワークの中から、入力ごとに一部だけを選んで計算し、パラメーターは多くても計算量を減らすしくみを、英語の略語で書いてください。
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正解 MoE（Mixture of Experts、専門家の混合）
パラメーター全体は大きいですが、トークン一つを処理するときには、数個の専門家だけが働きます。
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12
もとの重みはそのまま凍結しておき、小さな低ランク行列だけを追加で学習する、少ないコストのファインチューニングの方法の名前を書いてください。
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正解 LoRA（Low-Rank Adaptation）
学習するパラメーターがとても少ないので、大きなモデルでも少ないメモリでファインチューニングできます。
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13
人が二つの答えのうちよいほうを選んだデータで報酬モデルを作り、その報酬で言語モデルを強化学習させる方法を、英語の略語で書いてください。
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正解 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）
対話型の言語モデルが、人の望むやり方で答えるように仕上げるときに使われます。
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14
埋め込みベクトルを保存しておき、与えられたベクトルに近いベクトルを素早く見つけてくれるデータベースを何といいますか？
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正解 ベクトルデータベース（Vector Database）
RAG の設計で、質問と意味の近い文書を探すときに使います。
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15
二つのベクトルの間の角度で、向きがどれだけ似ているかを測る、埋め込み検索でよく使われる類似度を何といいますか？
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正解 コサイン類似度（Cosine Similarity）
向きが同じなら1、直角なら0、反対向きなら-1です。
実装の道具
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16
Python で多次元配列と速い数値計算を提供し、機械学習のライブラリのほとんどが土台にしているライブラリの名前を書いてください。
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正解 NumPy（ナンパイ）
くり返し文の代わりに配列全体をいっぺんに計算するので、同じ仕事を純粋な Python よりずっと速くこなします。
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17
Meta（メタ）が最初に作って公開した、自動微分に対応する代表的な Python のディープラーニングフレームワークの名前を書いてください。
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正解 PyTorch（パイトーチ）
今は Linux Foundation（Linux 財団）の傘下にある PyTorch Foundation（PyTorch 財団）が管理しています。
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18
関数の勾配（微分）を人が式で解かなくても、計算の過程をたどって自動で求めてくれる機能を何といいますか？
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正解 自動微分（Automatic Differentiation、autograd）
誤差逆伝播法を自分で書かなくてもすむようにしてくれる、ディープラーニングフレームワークの中心の機能です。
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19
層の出力にかけて、0より小さい値は0に変え、大きい値はそのまま残す、いちばん広く使われている活性化関数の名前を書いてください。
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正解 ReLU（Rectified Linear Unit）
式で書くと max(0, x) です。計算が簡単なので、深いニューラルネットワークの学習を速くします。
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20
プログラムを実行環境（ライブラリ・設定）といっしょにまとめて、どのコンピューターでも同じように動くようにしてくれるコンテナの道具の名前を書いてください。
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正解 Docker（ドッカー）
「自分のパソコンでは動くのに」を防いでくれます。実技で作ったものを、そのまま移して動かすときに使います。