1992
The model’s prediction doesn’t make __.
① reason
② right
③ sense
④ truth
（そのモデルの予測は全く意味をなさない。）
→ 正解: ③ sense
解説：「make sense = 意味をなす」。機械学習の文脈では「モデルの出力が解釈可能かどうか」を表すときに使える。
例: This explanation doesn’t make sense to humans.
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The network was optimized, so it now has extra GPU time to __.
① keep
② lose
③ save
④ spare
（ネットワークが最適化され、余分なGPU時間が生まれた。）
→ 正解: ④ spare
解説：「time to spare = 余分な時間」。計算リソースの余裕ができる、という機械学習的な表現に自然に対応。
例: After pruning, we had some GPU cycles to spare.
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She dreamed of building a general AI, even though she didn’t know how to __ it.
① act
② become
③ play
④ realize
（彼女は方法が分からなくても、汎用AIを実現する夢を抱いていた。）
→ 正解: ④ realize
解説：「realize a dream = 夢を実現する」。ここでは「AGIを実現する」という文脈でぴったり。
例: It is difficult to realize the dream of AGI.
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It’s only a small dataset, but it __ the model’s training needs perfectly.
① agrees
② meets
③ replies
④ responds
（それは小さなデータセットだが、モデルの訓練の要求にぴったり合っている。）
→ 正解: ② meets
解説：「meet one’s needs = 要求を満たす」。データセットが学習要件に合致している、という自然な表現。
例: The dataset meets the needs of the experiment.
Could you lend me some GPU time? I’m __ of resources at the moment.
① lack
② need
③ scarce
④ short
（GPUリソースを少し貸してくれませんか。ちょうど今リソースが不足しているんです。）
→ 正解: ④ short
解説：be short of ～「～が不足している」。機械学習では「short of data」「short of compute」がよく使われる。
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I’ve trained near noisy datasets so long that I’m now __ to the label errors.
① aware
② conscious
③ familiar
④ used
（長い間ノイズの多いデータセットを扱ってきたので、今ではラベル誤りに慣れている。）
→ 正解: ④ used
解説：be used to ～「～に慣れている」。MLの文脈では「used to noisy labels」といった表現が自然。
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__ your computational support, we wouldn’t be able to carry out our experiments.
① Except
② Instead of
③ Thanks to
④ Without
（あなたの計算資源の支援がなければ、我々の実験は実行できなかったでしょう。）
→ 正解: ④ Without
解説：Without A = 「もしAがなければ」。HPCやクラウドリソースの例文として自然。
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__ running the regular benchmarks, we have to submit a long technical report.
① Above all
② As well
③ Behind
④ In addition to
（通常のベンチマークを実行するのに加えて、長い技術報告書を提出しなければならない。）
→ 正解: ④ In addition to
解説：「In addition to = ～に加えて」。研究発表の文脈でよく出る表現。
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I just can’t see why he doesn’t __ his outdated model, since he never uses it anymore.
① get along
② get rid of
③ get away
④ get hold of
（もう全く使っていないのに、彼がなぜ古いモデルを手放さないのか理解できない。）
→ 正解: ② get rid of
解説：get rid of = 「処分する」。古いコードやモデルに対してよく使える自然な言い回し。
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There are two reasons for our decision, and you know one of them. Now I’ll tell you __.
① another
② other
③ the other
④ the others
（我々の決定には2つ理由があり、その1つはご存じでしょう。もう一つの理由を説明します。）
→ 正解: ③ the other
解説：2つのうち片方を示した後は「the other」を使う。論文の説明パターンに自然。
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The engineers had trouble getting to the dataset __ the corrupted files were stored.
① how
② that
③ where
④ which
（エンジニアたちは壊れたファイルが保存されているデータセット領域にたどり着くのに苦労した。）
→ 正解: ③ where
解説：関係副詞 where。「the place where the data is stored」と同じ構文。
Remember __ I’ve just explained about gradient descent. It will be very important when you design larger models.
① as
② that
③ what
④ which
（いま説明した勾配降下法のことを覚えておきなさい。大きなモデルを設計するとき重要になります。）
→ 正解: ③ what
解説：「Remember what ～」=「～のことを覚えておく」。that では「ということ」となり tell の目的語とつながらないため不自然。
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My advisor never allowed me __ hyperparameters without a proper experiment log.
① swim
② swimming
③ to tune
④ to tuning
（指導教員は、実験ログなしでハイパーパラメータを調整することを決して許さなかった。）
→ 正解: ③ to tune
解説：allow + O + to do。「Oに～させる」。let + O + 動詞原形でも同義。
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Kate codes Python very fast. I’ve never seen code __ so quickly.
① write
② writing
③ written
④ to write
（ケイトはとても速くPythonを書く。コードがあんなに速く書かれるのを見たことがない。）
→ 正解: ③ written
解説：hear/see などの知覚動詞では「O + 過去分詞」で「Oが～されるのを」。ここでは code が written で修飾される。
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The question __ at today’s seminar is whether we should regularize the model more strongly.
① discussing
② is discussed
③ to be discussed
④ to be discussing
（今日のセミナーで議論される問題は、モデルをもっと強く正則化すべきかどうかということです。）
→ 正解: ③ to be discussed
解説：the question と discuss の間に主語述語関係がないので、to be discussed（議論されるべき）が適切。
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If our last experiment had not converged, the model would __ accuracy on the test set.
① have lost
② have won
③ lose
④ win
（もし最後の実験が収束していなかったら、モデルはテストセットで精度を失っていただろう。）
→ 正解: ① have lost
解説：仮定法過去完了 → 帰結も「would have + 過去分詞」となる。
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Don’t set the learning rate too high in that small model. __.
① It cannot be in danger.
② It could be dangerous.
③ You wouldn’t be dangerous.
④ You’d be out of danger.
（そんな小さなモデルで学習率を高く設定しすぎてはいけない。危険かもしれませんよ。）
→ 正解: ② It could be dangerous
解説：助動詞 could = 「～かもしれない」。現在における推量を表す。
1993
Do you know how __ in the evening the training session will start?
① early
② fast
③ quickly
④ rapidly
（夕方のどれくらい早い時間に学習セッションが始まるか知っていますか？）
→ 正解: ① early
解説：how early = 「どれくらい早く」。学習開始時刻を問う自然な表現。
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A model is not always good just __ it is built with many layers.
① because
② for
③ since
④ though
（層をたくさん積んだからといって、必ずしも良いモデルとは限らない。）
→ 正解: ① because
解説：just/only/simply がつく場合は because。
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I feel __ and sleepy in math lectures on linear regression, since the teacher always uses the same dataset.
① bored
② boring
③ interested
④ interesting
（先生がいつも同じデータセットを使うので、線形回帰の講義では退屈で眠くなる。）
→ 正解: ① bored
解説：be bored = 「退屈している」。boring = 退屈させる。
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I solved an eigenvalue problem for the first time __ three years.
① before
② during
③ of
④ in
（3年ぶりに固有値問題を解いた。）
→ 正解: ④ in
解説：for the first time in ～ years = 「～年ぶりに」。
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Although my advisor had said “no” for a long time, he finally __ me run the experiment on my own.
① allowed
② got
③ let
④ made
（指導教員は長い間「ダメ」と言っていたが、ついに私が一人で実験を実行するのを許してくれた。）
→ 正解: ③ let
解説：let + O + 動詞原形 = 「Oに〜させてやる」。
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I can’t __ that noise from the servers. It’s driving me crazy.
① keep
② put up
③ stand
④ stay away
（サーバーの騒音には我慢できない。気が狂いそうだ。）
→ 正解: ③ stand
解説：stand = 「我慢する」。
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I suggested to my teammate __ we normalize the vectors before applying gradient descent, but he said he was too busy.
① come
② that we normalize
③ that we had normalized
④ to have normalized
（私はチームメイトに、勾配降下法を適用する前にベクトルを正規化しようと提案したが、彼は忙しすぎると言った。）
→ 正解: ② that we normalize
解説：suggest + that S (should) V。仮定法現在で動詞原形を使う。
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Machine learning is moving in the direction of more automated proofs and __ manual calculation.
① bigger
② few
③ less
④ many
（機械学習は、より自動化された証明へと進み、人手による計算は少なくなっている。）
→ 正解: ③ less
解説：manual calculation = 不可算。few/many は不可、less が正解。
You can use a large dataset, __ split into training and test sets, for evaluation.
① the top is
② the top of which
③ whose top
④ with its top
（評価のために、訓練用とテスト用に分割された大規模データセットを使うことができる。）
→ 正解: ④ with its top
解説：with + 名詞 + 過去分詞 = 「～された状態で」。ここでは「split into training/test sets」。
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A large proportion of __ we calculate in deep learning involves matrix multiplications.
① that
② what
③ where
④ which
（ディープラーニングで計算するものの大半は行列の掛け算である。）
→ 正解: ② what
解説：「what = ～するもの」。先行詞を含む関係代名詞。
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The heavy computation has caused the GPU temperature to rise daily __ the last two weeks.
① by
② for
③ since
④ with
（この2週間、重い計算のせいでGPUの温度が毎日上昇している。）
→ 正解: ② for
解説：for = 「～の間」。期間全体を表す。
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You are __ to overfit in high dimensions than in low dimensions because of the curse of dimensionality.
① less likely
② less unlikely
③ very likely
④ very unlikely
（次元の呪いのため、低次元よりも高次元で過学習する可能性が高い。）
→ 正解: ③ very likely
解説：be likely to do = ～しそうだ。ここでは「高次元ほど過学習しやすい」。
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__ optimization the way she does, Sue should become a researcher in machine learning.
① Like
② Liked
③ Liking
④ To like
（彼女のように最適化が好きなのだから、スーは機械学習の研究者になるべきだ。）
→ 正解: ③ Liking
解説：分詞構文（Because she likes optimization → Liking optimization）。
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I’ll be surprised __ our model doesn’t overfit. It has too many parameters.
① if it doesn’t have
② if it has
③ unless it doesn’t have
④ unless it has
（パラメータが多すぎるので、モデルが過学習しないなら驚きだ。）
→ 正解: ① if it doesn’t have
解説：if ～ not = もし～しなければ。ここでは「もし過学習しなければ」。
You trained your model on the same dataset, didn’t you? Would you like to __ our GPU cluster?
① enter
② leave
③ ride
④ share
（あなたも同じデータセットで学習していましたよね。GPUクラスタを共有しませんか。）
→ 正解: ④ share
解説：「GPUクラスタを共有する」が自然。enter/leave は場所的動作、ride はGPUに不適。
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More and more datasets were being collected worldwide, yet the accuracy of models __ 81% from 53% to 96%.
① decreased less than
② decreased to
③ increased by
④ increased up to
（世界中でますます多くのデータセットが収集されていたが、それでもモデルの精度は53％から96％へと81％分向上した。）
→ 正解: ③ increased by
解説：53％から96％は差分で43ポイント。これは53に対して81%の増加 → by を使う。
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After six hours of training, we finally __ 95% accuracy on the test set.
① could be reached
② could have reached
③ succeeded in reaching
④ succeeded to reach
（6時間の学習の後、我々はついにテストセットで95％精度に到達することに成功した。）
→ 正解: ③ succeeded in reaching
解説：succeed in + 動名詞 = 「～に成功する」。succeed to は「地位を継ぐ」。
1994
“No one was prepared for the professor’s questions on backpropagation.”
“I guess we __ the lecture notes last night.”
① could read
② ought to read
③ read
④ should have read
（誰も誤差逆伝播の質問に対して準備ができていなかったね。昨夜ノートを読んでおくべきだったと思うよ。）
→ 正解: ④ should have read
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“Which optimizer would you prefer, Adam or SGD?”
“__, thank you.”
① Neither
② No, I don’t
③ Why not
④ Yes, I do
（最適化手法はAdamとSGDどちらがよろしいですか？ ― どちらも結構です。）
→ 正解: ① Neither
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“What’s your favorite area in machine learning?”
“__.”
① Playing reinforcement learning
② Neural net
③ Training neural networks
④ To train deep nets
（あなたの好きな機械学習分野は何ですか？ ― ニューラルネットワークの学習です。）
→ 正解: ③ Training neural networks
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“That breakthrough in neural networks happened a long time ago, didn’t it?”
“No, it was __ last year.”
① as early as
② as recently as
③ early as
④ recently as
（あのニューラルネットワークのブレイクスルーはずいぶん前のことだよね？ ― いいえ、つい去年のことだよ。）
→ 正解: ② as recently as
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“Is Bill still using your GPU?”
“Yes, I wonder when he __ it.”
① has returned
② returned
③ returns
④ will return
（ビルはまだ君のGPUを使っているのかい？ ― そうだ、いつ返してくれるのかなあと思っているんだ。）
→ 正解: ④ will return
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“That model doesn’t seem unstable to me; __, I think it’s rather robust.”
① however
② in opposition
③ on the contrary
④ on the other hand
（そのモデルは不安定だとは思えない。それどころか、むしろ頑健だと思う。）
→ 正解: ③ on the contrary
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“Nowadays not many students want to specialize in neural networks, probably because they find researchers’ salaries very __.”
① cheap
② expensive
③ inexpensive
④ low
（近頃ニューラルネットワークを専攻したいと思う学生は多くない。おそらく研究者の給料がとても安いとわかっているからだろう。）
→ 正解: ④ low
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“I have a strong objection __ treated like a mere data labeler.”
① to be
② to being
③ whether I am
④ whether I should be
（ただのラベリング担当のように扱われることに強く反対します。）
→ 正解: ② to being
Can you tell the difference between models trained on Japanese data and __ trained on American data?
① American ones
② American models
③ one of America
④ models of America
→ ② American models
解説：one/ones は可算名詞を代用できるが、data のような不可算名詞は代用できない。ここでは models が可算名詞なので、“American models” が自然。④ “models of America” なら the を要する。
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The Brown lab works in a __ approach.
① big, white, two-layer
② two-layer, white, big
③ white, big, two-layer
④ white, two-layer, big
→ ① big, white, two-layer
解説：形容詞の順序ルール（限定詞→序数→数量→性状→大小→新旧→色→材料/構造）。“big（大きさ）→white（色）→two-layer（二層構造）” の順序が自然。二層ニューラルネットを形容する例としても使える。
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Deep learning has recently had a high level of overfitting — but the same is true __ many other models.
① at
② from
③ of
④ to
→ ③ of
解説：“be true of ～” は「～について当てはまる」。overfitting の問題は多くのモデルに共通。④ “true to” は「忠実である」で意味が異なる。
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I’m sorry to hear about your training problem. But if you had normalized your data, you __ in such trouble now.
① haven’t been
② would be
③ would have been
④ wouldn’t be
→ ④ wouldn’t be
解説：if + had + p.p.（過去の事実に反する仮定）に対して、帰結は現在の事実と反対 → would + 動詞原形。ここでは “今困っていないだろうに” だから④。
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Tom is __ a data-hungry model than a statistically robust estimator; it always achieves high accuracy without requiring very large datasets.
• less
• more
• not
• rather
→ 正解: less
【解説】
「AというよりむしろB」を表すのは less A than B。
ここでは data-hungry model（大量のデータを必要とするモデル）ではなく、むしろ statistically robust estimator（統計的に頑健な推定量）である、と言っている。
統計学では、データ数が少なくても安定した推定ができるモデルを「robust estimator」と呼ぶ。
類似表現:
• more B than A
• rather B than A
• not so much A as B
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__ methods are those approved by the statistical community because they are considered to be unbiased and consistent.
• Respect
• Respectable
• Respecting
• Respective
→ 正解: Respectable
【解説】
• Respectable = 「統計的に妥当な、尊敬に値する」
→ 文脈に合う。
• Respect は名詞や動詞であり、形容詞として methods を修飾できない。
• Respecting は「～に関して」という意味の前置詞的用法だが、ここでは不自然。
• Respective は「それぞれの」という意味であり、文脈に合わない。
よって「尊敬に値する統計的方法」＝ Respectable methods が正解。
1995
“This is our new accelerator. Its codename is Wisdom.”
“That’s interesting. Why ＿ did you give it such a codename?”
① in the earth ② in world ③ on earth ④ on the world
→ 正解：③ on earth
解説：強意の「一体全体」は疑問詞直後で on earth / in the world を用いる（Why on earth …?）。①④は前置詞＋冠詞が不自然、②は冠詞欠落で不自然。
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“Can you ＿ what that package silkscreen says?”
“Yes. From here it’s clear. It says ‘HBM3e’.”
① look out ② look up ③ make out ④ make up
→ 正解：③ make out
解説：make out＝「判読する」。①「用心せよ」、②「調べる／見上げる」、④「でっちあげる」。パッケージのシルク印字（型番・ノード・ロット等）を読む状況に最適。
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“Do you like that GPU architecture?”
“Yes, I do. It always ＿ me of my early CUDA days.”
① recalls ② recollects ③ remembers ④ reminds
→ 正解：④ reminds
解説：remind A of B＝「AにBを思い出させる」。①は他動詞だが通常は「recall + 目的語（話し手が思い出す）」で me of 構文は取らない。②はやや古風・自動詞寄り。③は人が主語で「～を覚えている」。
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“Was Jack at the design review?”
“I don’t think so. If he had been, I ＿ him.”
① had seen ② saw ③ would see ④ would have seen
→ 正解：④ would have seen
解説：過去の反実仮想。if節 had been（過去完了）→ 主節 would have + p.p.。①は時制不一致、②は事実叙述、③は未来仮定で不適。
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“Will you migrate to HBM3e this quarter?”
“No, and ＿ .”
① neither our competitor will ② nor our competitor will ③ neither will our competitor ④ so will our competitor
→ 正解：③ neither will our competitor
解説：否定に呼応する先行否定の倒置は Neither will S. が定型。①は語順誤り、②は nor だけでは文頭倒置の定型にならない、④は肯定呼応。
⸻
“You’re not afraid of scaling challenges, are you?”
“No, certainly not. Not FinFET, not EUV, and ＿ GAA.”
① at best ② at least ③ best of all ④ least of all
→ 正解：④ least of all
解説：否定文後の「とりわけ～ではない」は least of all。GAA（Gate-All-Around）を挙げて「特に（それでさえ）恐れない」の強調。②は「少なくとも」で意味違い。
⸻
“It’s ＿ a long time since I started working on chiplets and CoWoS.”
① much ② pretty ③ quite ④ so
→ 正解：③ quite
解説：quite a + 形容詞 + 名詞（quite a long time）。①④は可算名詞の a と併用不可、②は口語だが pretty a long time にはならない。
⸻
“She is so ＿ that she cried for days when the prototype wafer failed.”
① impressed ② impressive ③ sensible ④ sensitive
→ 正解：④ sensitive
解説：sensitive＝感受性が強い。①は「感銘を受けた」（受け身）、②は「印象的な」（物・人が与える性質）、③は「分別がある」。試作ウェハ不良（歩留まりゼロ等）に強く反応する人の性質は④。
We have
＿ to tape-out before the EUV scanner goes offline at sunset.
① another masks ten
② another ten masks
③ ten another masks
④ ten masks another
→ 正解：② another ten masks
解説：another は数詞の前に置かれる（another ten X）。半導体文脈では「あと10枚のマスクを準備しないといけない」という状況。①③④は語順誤り。
⸻
There are few EUV scanners available at the foundry, ＿ is really a bottleneck.
① what
② where
③ which
④ how
→ 正解：③ which
解説：which の継続用法。前文全体を受けて「そしてそのことはボトルネックだ」と言う。半導体業界ではEUV露光機台数不足は典型的なボトルネック。
⸻
I liked his new chiplet design, but I hadn’t expected it ＿ so small.
① be
② of being
③ to be
④ to being
→ 正解：③ to be
解説：expect + O + to V の形。「あんなに小さいチップレットだとは思わなかった」。
⸻
＿ heterogeneous integration, I know nothing.
① When I come on
② When it comes to
③ Where I come to
④ Where it comes on
→ 正解：② When it comes to
解説：定型表現 when it comes to ～。「ことチップレット統合に関しては、私は何も知らない」。
⸻
You will find the term “GAA transistor” ＿ under ‘G’ in the ITRS roadmap.
① have listed
② list
③ listed
④ listing
→ 正解：③ listed
解説：find + O + p.p. の形。ITRS（国際半導体技術ロードマップ）に「GAAトランジスタ」が「G」の項に掲載されているイメージ。
⸻
Our process engineer always talks to me ＿ a mentor guiding a junior designer.
① as same as
② how
③ like
④ similar as
→ 正解：③ like
解説：「～のように」の意味をもつ前置詞 like。「プロセス技術者が新人設計者に指導するように話す」。
⸻
The word ＿ means a fee paid by fabless companies to a foundry for wafer production.
① income
② salary
③ tax
④ wage
→ 正解：③ tax
解説：ファウンドリ契約における「製造税／利用料」。文脈的には tax が適切。他は給与や収入の意味で不適。
1996
“I really hope the loss will decrease tomorrow.”
“From ＿＿ you just computed, it seems you don’t want to train on the full dataset.”
• that
• what
• where
• which
解説
「君の計算から判断すると～」は From what you just computed が正解。
what は「～すること（もの）」を表し、名詞節を導ける。
ここでは「君が計算したもの」→「計算結果」を意味する。
ML文脈: モデルの loss 曲線を観察する際に “From what you plotted, training seems overfitting” とも言える。
→ 正解: what
⸻
“Do you know that Jean has built a new model?”
“No, she ＿＿ us nothing about it.”
• said
• spoke
• talked
• told
解説
「（人）に（内容）を話す」は tell + 人 + 物。
said, spoke, talked は “to us” が必要。
ML文脈: “He told us the hyperparameter settings” のように情報共有の場面で使う。
→ 正解: told
⸻
“I saw Mr. Yamada running gradient descent on the GPU this morning.”
“You ＿＿ have. He’s still on vacation in Hawaii.”
• couldn’t
• didn’t
• might
• should
解説
「そんなはずがない」には couldn’t have + 過去分詞。
例: You couldn’t have trained the model in 5 minutes—it’s too large.
ML文脈: 「そんな短時間で ImageNet を学習できるはずがない」みたいな会話に使える。
→ 正解: couldn’t
⸻
“How’s your model?”
“It’s fine. It’s ＿＿ active enough to perform inference every second.”
• enough active still
• still active enough
• enough still active
• still enough active
解説
形容詞＋enough の順で「十分に～」。
still active enough で「まだ推論を毎秒こなせるだけの活発さがある」。
ML文脈: 「GPU が still active enough to handle real-time inference」とも言える。
→ 正解: still active enough
⸻
“What did he say?”
“He asked me ＿＿ SGD with Momentum, and I accepted.”
• marrying with
• to marry
• to marry to
• marrying
解説
ask + 人 + to do「～するように頼む」。
marry は比喩的に「結婚する」→ここではジョーク風に to marry SGD with Momentum（モメンタム付きSGDを導入する）」。
ML文脈: 「彼は私に ‘Please try to marry Adam with weight decay’ と頼んだ」みたいな冗談で使える。
→ 正解: to marry
⸻
“It’s been a long time since we last validated the dataset, ＿＿?”
• didn’t it
• hasn’t it
• isn’t it
• wasn’t it
解説
It’s been = It has been → 付加疑問は hasn’t it。
ML文脈: 「最後に validation set を検証してから長い時間が経ったよね？」という流れ。
→ 正解: hasn’t it
⸻
“Many researchers criticized me, but I did ＿＿ was right.”
• I thought I was right
• I thought it was right
• what I thought was right
• I was thought right
解説
「私が正しいと思ったこと」は what I thought was right。
ML文脈: 研究論文の査読コメントに対しても “I did what I thought was right in tuning the loss function” と表現できる。
→ 正解: what I thought was right
“We must keep in mind that overfitting ＿＿ us more harm than good.”
• damages
• does
• makes
• gets
解説
「～に害を与える」には do + 人 + harm / do + 人 + good という慣用句がある。
ここでは「善よりも害を与える」→ does us more harm than good が正しい。
ML文脈: 過学習は「精度を上げるどころか害になる」ので does more harm than good がよく使える。
→ 正解: does
⸻
“A solid background in linear algebra will ＿＿ you to understand backpropagation.”
• enable
• let
• make
• take
解説
enable + O + to do = 「Oが～することを可能にする」。
無生物主語構文で「線形代数の基礎があれば、バックプロパゲーションを理解できるようになる」。
→ 正解: enable
⸻
“I’m afraid your supervisor will never give their ＿＿ to training the model without validation.”
• admission
• consent
• excuse
• pardon
解説
「同意・許可」を表すのは consent。
give consent to ～ = 「～に同意を与える」。
validation を省いて学習することには同意しない、という文脈。
→ 正解: consent
⸻
“The people who watch a Kaggle competition without submitting any models are called ＿＿.”
• clients
• customers
• guests
• spectators
解説
スポーツ観戦と同じで「見るだけの人」は spectators。
ML文脈では「ただ見るだけの参加者」を揶揄して spectator と呼べる。
他の選択肢は文脈に合わない。
→ 正解: spectators