はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）の勉強を進める中で、「生成AI」や「大規模言語モデル（LLM）」の分野でつまずいていませんか。
「RLHF」「インストラクションチューニング」「スケーリング則」……似たようなカタカナ用語やアルファベットの略語が多く、テキストを読んでいるだけではなかなか頭に入ってきませんよね。
そこで今回、生成AI（Gemini）に作詞を、AI音楽生成ツール（Suno AI）に作曲を依頼し、「聴くだけで試験に出るポイントが覚えられる曲」を作成しました。
用語の意味をリズムに乗せて、楽しく効率的に暗記してしまいましょう。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作は、全てAIツールを活用して行いました。
歌詞の作成にはGoogleの生成AIである「Gemini」を使用し、試験のポイントを正確に押さえつつ、リズムに乗りやすい言葉を選定しました。
そして、作曲とボーカル生成にはAI音楽生成ツールの「Suno AI」を使用しています。
疾走感のある曲調にすることで、繰り返し聴いても飽きず、試験直前のテンションを上げられるように工夫しました。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
生成AI・LLM覚えうた
歌詞
生成AI 特徴学習 テキスト 画像新しく生成
LLMは大規模言語モデル LLMは大規模言語モデル
膨大なテキスト 文脈考慮 事前学習は次の単語予測
ファインチューニング タスクに特化
インストラクションチューニング 指示に従う調整
プロンプトエンジニアリング 工夫して出力引き出す
RLHFは人間が採点 人間の意図に合わせて矯正
コンテキストウィンドウは一度に処理できるトークンの最大量
ハルシネーションはもっともらしい嘘 事実でない誤情報生成
スケーリング則は規模で賢くなる パラメータ数 データ 計算量増やせば性能向上
創発的特性ある規模から急に できないタスクが突如可能になる
LLMは大規模言語モデル RLHFは人間が採点
ハルシネーションはもっともらしい嘘 スケーリング則は規模で賢くなる
楽曲の視聴
youtube
Suno AI
生成AI・LLM覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に登場する用語について、G検定対策として押さえておくべきポイントをわかりやすく解説します。
生成AIとLLMの基礎
生成AI 特徴学習 テキスト 画像 新しく生成
従来のAIが「猫か犬か」を区別する（分類）のが得意だったのに対し、生成AIは学習データのパターンを学び、「新しい猫の画像」や「新しい文章」を作り出す（生成する）点が最大の特徴です。
LLMは大規模言語モデル 膨大なテキスト 文脈考慮
LLM（Large Language Models）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習したAIです。 「文脈（コンテキスト）を考慮」するとは、単語の意味だけでなく、前後の流れや関係性を理解して処理することを指します。
これはTransformer（トランスフォーマー）という技術が基盤になっています。
学習プロセスとチューニング技術
事前学習は 次の 単語 予測
事前学習（Pre-training）では、AIに大量の文章を読ませて「次に来る単語は何か？」をひたすら予測させる訓練を行います。
いわば、超大量の「穴埋め問題」を解かせて、言葉のルールや一般的知識を身につけさせる工程です。
ファインチューニング タスクに特化
インストラクションチューニング 指示に従う調整
事前学習だけでは「続きを書く」ことしかできません。
そこで、翻訳や要約など特定の目的に合わせて再学習させるのがファインチューニングです。
中でも、「この文章を要約してください」といった「指示（Instruction）」と「理想の回答」のセットを学習させ、指示に従う能力を高める手法をインストラクションチューニングと呼びます。
プロンプトエンジニアリング 工夫して出力引き出す
AI自体を再学習させるのではなく、人間がAIに入力する命令文（プロンプト）を工夫することで、より良い回答を引き出す技術です。
「AIへの上手な頼み方」と言えます。
アライメント（AIを人の意図に合わせる）
RLHFは人間が採点 人間の意図に合わせて矯正
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、試験で頻出の重要語句です。
「人間のフィードバックによる強化学習」と訳されます。
AIが出した回答に対し、人間が「こちらの回答の方が良い」とランク付け（採点）を行います。
その評価データを報酬としてAIを学習させ、人間の倫理観や意図に沿うようにモデルを矯正（アライメント）します。
コンテキストウィンドウは 一度に処理できるトークンの最大量
AIが一度のやり取りで記憶・処理できる情報の長さのことです。
ここでのポイントは、単位が「文字数」ではなく「トークン」であることです。
トークンとはAIが言葉を処理する際の最小単位（単語や文字の断片）のことです。
試験では「記憶の最大量」＝「コンテキストウィンドウ」と結び付けましょう。
課題と法則
ハルシネーションはもっともらしい嘘 事実でない誤情報生成
AIが、事実とは異なる内容を、さも正解であるかのように自信満々に生成してしまう現象です。
「幻覚」という意味です。
スケーリング則は規模で賢くなる
パラメータ数 データ 計算量増やせば性能向上
モデルの性能は、以下の3つの要素を増やせば増やすほど、予測可能な形で（法則に従って）向上するという経験則です。
- パラメータ数（モデルの脳細胞の数）
- データセットのサイズ（勉強量）
- 計算量（学習にかける計算パワー）
試験では、これが「べき乗則（Power Law）」に従うという点が問われることがあります。
グラフにすると、規模を大きくすればするほど、誤差（Loss）が直線的に減っていく関係にあります。
数式イメージとしては、誤差 \(L\) が規模 \(N\) に対して \(L(N) \approx N^{-\alpha}\) のように減少していく法則です。
創発的特性 ある規模から急に できないタスクが突如可能になる
スケーリング則とは対照的に、モデルの規模がある一定の大きさ（閾値）を超えた瞬間に、それまでできなかった計算や推論などが突然できるようになる現象を創発（Emergence）と呼びます。
「量質転化」のようなイメージです。
楽曲に込めたメッセージ
試験勉強は、ただテキストを読むだけでは退屈で、記憶に定着しにくいものです。
特にG検定のような範囲の広い試験では、用語の「定義」を正確に覚えておくことが合否を分けます。
この曲は、サビやエンディングで「RLHF＝人間が採点」「ハルシネーション＝もっともらしい嘘」といった、試験で問われやすいポイントを繰り返す構成にしています。
リズムに合わせて口ずさむことで、試験会場で問題を見た瞬間に、曲のフレーズが頭に浮かんで正解を選べるようになることを目指しました。
まとめ
今回は、生成AIとLLMに関する重要用語を覚えるための楽曲「生成AI・LLM覚えうた」を紹介しました。
Suno AIで作った疾走感のあるメロディと、Geminiと考えた試験対策に特化した歌詞が、皆さんの学習の一助となれば幸いです。
ぜひ繰り返し聴いて、G検定合格を目指して頑張ってください。
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