CSPAI専門知識内容、CSPAI資格準備

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SISA Certified Security Professional in Artificial Intelligence 認定 CSPAI 試験問題 (Q49-Q54):

質問 # 49
Fine-tuning an LLM on a single task involves adjusting model parameters to specialize in a particular domain.
What is the primary challenge associated with fine tuning for a single task compared to multi task fine tuning?

正解：B

解説：
Single-task fine-tuning specializes the LLM but risks overfitting, limiting generalization to novel tasks unlike multi-task approaches that promote transfer learning across domains. This challenge requires careful regularization in SDLC to balance specificity and versatility, often needing more resources for version management. Exact extract: "Single-task fine-tuning is less effective in generalizing to new tasks compared to multi-task fine-tuning." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Fine-Tuning Challenges, Page 115-118).


質問 # 50
When deploying LLMs in production, what is a common strategy for parameter-efficient fine-tuning?

正解：B

解説：
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) strategies, like LoRA or adapters, freeze most pretrained parameters and train only lightweight modules, reducing computational costs while adapting to new tasks. This preserves general knowledge, prevents catastrophic forgetting, and enables quick deployments in resource-constrained settings. For LLMs, it's crucial for efficiency in production, allowing specialization without retraining billions of parameters. Security-wise, it minimizes exposure to new data risks. Exact extract: "A common strategy is freezing the majority of model parameters and updating only a small task-relevant subset, ensuring efficiency in fine-tuning for production deployment." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Efficient Fine-Tuning in SDLC, Page 90-92).


質問 # 51
In line with the US Executive Order on AI, a company's AI application has encountered a security vulnerability. What should be prioritized to align with the order's expectations?

正解：B

解説：
The US Executive Order on AI emphasizes proactive risk management and robust security to ensure safe AI deployment. When a vulnerability is detected, rapid response to remediate it, coupled with a thorough review of security practices, aligns with these mandates by minimizing harm and preventing recurrence. This approach involves patching the issue, assessing root causes, and updating protocols to strengthen defenses, ensuring compliance with standards like ISO 42001, which prioritizes risk mitigation in AI systems. Public disclosure, while important, is secondary to remediation to avoid premature exposure, and halting projects is overly disruptive unless risks are critical. Ignoring vulnerabilities contradicts responsible AI principles, risking regulatory penalties and trust erosion. This strategy fosters accountability and aligns with governance frameworks for secure AI operations. Exact extract: "Addressing vulnerabilities promptly through remediation and reviewing security practices is prioritized to meet the US Executive Order's expectations for safe and secure AI systems." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on AI Governance and US EO Compliance, Page 165-168).


質問 # 52
In a Transformer model processing a sequence of text for a translation task, how does incorporating positional encoding impact the model's ability to generate accurate translations?

正解：D

解説：
Positional encoding in Transformers addresses the lack of inherent sequential information in self-attention by embedding word order into token representations, using functions like sine and cosine to assign unique positional vectors. This enables the model to differentiate word positions, crucial for translation where syntax and context depend on sequence (e.g., subject-verb-object order). Without it, Transformers treat inputs as bags of words, losing syntactic accuracy. Positional encoding ensures precise contextual understanding, unlike options that misrepresent its role. Exact extract: "Positional encoding helps Transformers distinguish word order, leading to more accurate translations by maintaining positional context." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Transformer Components, Page 55-57).


質問 # 53
Which of the following describes the scenario where an LLM is embedded 'As-is' into an application frame?

正解：A

解説：
Embedding an LLM 'as-is' means direct integration of the pretrained model into the app framework without alterations, relying on its inherent capabilities for tasks like text generation, simplifying SDLC by avoiding customization overhead. This is suitable for general-purpose apps but may lack optimization for specifics, contrasting with tailored approaches. It accelerates deployment while posing risks like unmitigated biases, necessitating post-integration safeguards. Exact extract: "It describes integrating the LLM without modifications, using out-of-the-box capabilities directly in the application." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on LLM Integration Methods, Page 110-113).


質問 # 54
......

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