パラメータとは？

ハイパーパラメータ探索を設計する。候補の全組合せを調べる方法、指定分布から組合せを抽出する方法、どの課題でも一つの手法が最良とは限らない考え方の対応として最も適切なものはどれか。

文章生成におけるハイパーパラメータの説明として、最も適切なものはどれか。

入力ユニットが120個、出力ユニットが30個の全結合層がある。各出力にバイアスを1個持たせるとき、学習するパラメータ数はどれか。

ニューラルネットワークで、学習によって更新されるパラメータと、学習前に設定・探索するハイパーパラメータの組合せとして、最も適切なものはどれか。

入力3チャンネル、出力16チャンネル、3×3カーネルの畳み込み層があり、各出力チャンネルにバイアスを1個持つ。パラメータ数はどれか。

GPT系モデルの性能と、パラメータ・データセットの関係について最も適切な説明はどれか。

生成AIに文章の要約を依頼する際の「プロンプト」に当たるものはどれですか。

同じ入力から表現の異なる広告案を得たいので、温度パラメータを高くしました。この変更について最も適切な説明はどれですか。