LLM・生成AI
BERTとは？
読み: ばーと英語: Bidirectional Encoder Representations from Transformers更新日: 2026-06-23
BERTとは、文脈を双方向から理解するTransformer系モデルで、文章分類や意味理解タスクに強みがあります。
生成AIパスポートG検定
関連表記: BERT / Bidirectional Encoder
試験で問われるポイント
- GPTが生成に強いのに対し、BERTは理解・分類系タスクで説明されやすいです。
- 双方向の文脈理解が特徴です。
- Transformerを使う代表的なモデルとして問われます。
具体例
レビュー文の感情分析や文章分類に利用されます。
混同しやすい点
- BERTを画像生成モデルと混同する。
- GPTとBERTの用途の違いを無視する。
関連問題で復習
G検定ディープラーニングの応用例
自然言語処理における「BERT」の特徴として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
GPT、BERT、LLaMAなどに共通する「基盤モデル」の特徴に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの要素技術
「Transformer」の特徴として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの要素技術
マスク言語モデル（Masked Language Model）の事前学習として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
日本語処理に特化または強化されたLLMに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
2022年に生成AIが急速に注目されるきっかけとなった出来事に関する記述として、最も適切なものはどれか。