包括的かつ詳細な解説＝
T-Fewは、パラメータ効率の高いファインチューニング手法であり、従来のファインチューニングよりも更新するパラメータが少ないため、トレーニングが高速化され、計算コストも低くなります。選択肢Dが正解です。選択肢A（複雑性）は直接影響を受けません。構造は維持されます。選択肢B（汎化）は発生する可能性がありますが、主な利点ではありません。選択肢C（解釈可能性）は重視されていません。効率性はT-Fewの特長です。
OCI 2025の生成型AIに関するドキュメントでは、微調整の利点に関してT-FewとVanillaを比較している可能性が高い。

包括的かつ詳細な解説＝
プロンプト注入（脱獄）は、制限された情報や動作を明らかにするようモデルをだますプロンプトを作成することで、LLMの制限を回避しようとする試みです。オプションAは、モデルにプロトコルを創造的に回避するよう求め、古典的な脱獄戦術である「正解」を導きます。オプションBは、回避ではなく、架空の説得タスクです。オプションCは、注入ではなく、プライバシー処理をテストします。オプションDは、ルールを破ろうとする試みではなく、創造的な文章作成プロンプトです。Aは、プロトコルのギャップを悪用しようとします。
OCI 2025の生成型AIに関する文書では、セキュリティまたは倫理のセクションで、即時注入について言及される可能性が高い。

包括的かつ詳細な解説＝
思考連鎖（CoT）プロンプトは、LLMに中間推論ステップを提供するよう明示的に指示し、複雑なタスクのパフォーマンスを向上させます。オプションBが正解です。オプションA（ステップバック）は問題を再構成するだけで、ステップは出力しません。オプションC（最小から最大）はタスクをサブタスクに分割しますが、必ずしも推論を示すわけではありません。オプションD（コンテキスト内学習）は例を使用しますが、推論ステップは使用しません。CoTは透明性と正確性を向上させます。
OCI 2025 生成AI のドキュメントでは、高度なプロンプト技術における CoT について説明されている可能性が高い。

包括的かつ詳細な解説＝
温度はデコード時のソフトマックス分布を調整します。温度を上げると（例えば2.0に）、曲線が平坦になり、確率の低い単語にも出現確率が高まり、多様性が増します。選択肢Cが正解です。選択肢Aは誇張です。上位の単語は依然として影響力がありますが、支配力は低下します。選択肢Bは逆です。温度を下げると分布が狭まるのではなく、鋭くなります。選択肢Dは誤りです。温度は速度ではなく、分布を直接変更します。これは出力の創造性を制御します。
OCI 2025 生成AI のドキュメントでは、デコードパラメータにおける温度の影響について改めて説明されている可能性が高い。

包括的かつ詳細な解説＝
このタスクには、双方向のテキスト・画像変換機能が必要です。つまり、画像を解析してテキストを生成したり、テキストから画像を生成します。拡散モデル（例：安定拡散）は、適切な拡張機能により、テキストから画像、画像からテキストといった複雑な生成タスクに優れているため、オプションAが正解です。オプションB（LLM）はテキストのみに対応しています。オプションC（トークンベースLLM）は画像処理機能がありません。オプションD（RAG）はテキスト検索に重点を置いており、画像生成には対応していません。拡散モデルは、これらの両方のニーズを満たします。
OCI 2025の生成AIに関するドキュメントでは、マルチモーダルアプリケーションにおける拡散モデルについて議論されている可能性が高い。