大規模言語モデルとは

定義

LLM (Large Language Model) と呼ばれる、膨大なテキストで事前学習した数十億から数千億パラメータ規模のニューラルネットワーク。次単語予測を基盤に翻訳・要約・対話・コード生成など多様な自然言語タスクをこなす。GPT 系・Claude・Gemini などが代表例で、生成 AI の中核技術。

ITパスポート・基本情報での出題ポイント

ITパスポートでは、AI、データ分析、マーケティング指標の用語が、活用目的や分析の流れとセットで問われます。教師データの有無、数値化の方法、得られる示唆、業務改善への使い方を区別して読むと、似た選択肢を見分けやすくなります。

よく問われるパターン

• 分析手法や指標の目的を、具体的な業務例から選ぶ。
• AI・機械学習・統計・データ活用のどの段階の話かを判定する。
• 収集、加工、分析、評価の流れの中で用語の位置付けを問う。

関連する過去問

• 基本情報技術者 令和7年度 科目A 問1大規模言語モデル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行う，ファインチューニングに関する記述とし...関連: 大規模言語モデル

関連用語(AI・データ)

• RPAあーるぴーえー
• アフィリエイトあふぃりえいと
• HRテックえいちあーるてっく
• O to Oおーつーおー
• オンデマンドおんでまんど
• 回帰式かいきしき

間違えやすい用語との違い

大規模言語モデルと同じ「AI・データ」の用語では、RPA、アフィリエイト、HRテックなどが近い文脈で問われます。データの種類、正解ラベルの有無、分析で得たい結果、業務での使い道を軸に比較してください。