はじめに

AIの発展に伴い、自然言語処理（NLP）の技術はますます高度化している。
G検定では、NLPの最新トレンドに関する出題もあり、その中でもBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）に関する知識は頻出だ。

今回取り上げるのは、BERTの後継としてふさわしくない選択肢を見極める問題だ。見慣れた名称に惑わされないよう、確かな理解を積み上げていこう。

Contents

問題：BERTの後継モデルとして、最も不適切な選択肢を選べ。

正解は「2. GoogLeNet」

なぜ「GoogLeNet」が不適切なのか？他の選択肢と比較しながら、その理由を明確にしていく。

BERTのアーキテクチャを拡張し、外部知識を統合することで文脈理解を強化したモデル。
Baiduが開発したNLP向けのトランスフォーマーモデルであり、BERTの後継のひとつといえる。

BERTの欠点とされる「マスク言語モデル」による事前学習の問題を克服するために開発された。
自己回帰的な学習手法と双方向の文脈理解を組み合わせ、高精度な自然言語処理を実現した。
明確にBERTの改良版と位置付けられる。

名前の通り、軽量化されたBERT。
パラメータ共有とファクター分解埋め込みを導入することで、モデルサイズを縮小しつつ、精度を維持した。
Google ResearchとToyota Technological Institute at Chicagoの共同開発であり、BERTの進化形といえる。

画像認識分野で有名な深層学習モデル。Inceptionアーキテクチャを採用し、ImageNetで優れた成績を収めた。
ただし、これはNLPではなく画像処理（CV：Computer Vision）に特化したモデルであり、BERTの後継とは無関係だ。

GoogLeNetはトランスフォーマーすら使用していない。
自然言語処理の文脈では、明らかに場違いな選択肢となっている。

BERTはNLPの精度を飛躍的に向上させた画期的なモデルだが、万能ではない。
その限界を克服するため、さまざまな後継モデルが生まれている。

このように、それぞれ異なる観点からBERTを拡張しようとする試みが進んでいる。
GoogLeNetはこうした流れとは無関係であり、選択肢として不適切だと判断できる。

G検定では、単なる用語暗記ではなく、「文脈やモデルの特性に基づいた判断」が求められる。
今回の問題では、「NLPかどうか？」という視点で見極めることがカギとなった。

✅ BERTの後継としてふさわしいのは：XLNet、ALBERT、ERNIE
❌ 明らかに分野が異なる：GoogLeNet（画像認識モデル）

このように選択肢の裏にある「モデルの目的」や「適用領域」を把握することが、正答率向上のポイントとなる。
G検定合格を目指すなら、用語だけでなく背景まで押さえておこう。