生成AIパスポート試験 LLM・プロンプト実践 練習問題 第2問: n-gram言語モデルの説明として、最も適切なものはどれか。

正解: 2. 直前の限られた語列から次の語の確率を近似する

「直前の限られた語列から次の語の確率を近似する」がn-gramの考え方である。「語の意味ベクトルを学習」するのはニューラル言語モデルの特徴で、n-gramは語列の出現回数から確率を推定する。「画像の画素だけ」は言語のn-gramではない。nを大きくすると語列の組合せが急増して学習データに現れない語列が増える（データスパース性）ため、必要な学習データはむしろ増える。

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