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1バッチを処理してパラメータを1回更新する、学習の最小ステップ。

AIの役割・口調・制約など、全体的な振る舞いをあらかじめ指定する特別なプロンプト。

拡散モデルで、各ステップでどれだけノイズを加除するかの計画。

文章を[[token]]という処理の最小単位に分割すること。言語モデルが文を扱う最初のステップ。

目標を与えると、自ら計画を立て、ツールを使いながら多段階のタスクを自律的に遂行するAI。

学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐ正則化手法。

複数のAI・ツール・処理の流れを統括し、全体を協調させる制御。

定型業務の一連の流れを、AIやツールの連携で自動的に処理すること。

AIに結論だけでなく途中の推論過程を順を追って書かせることで、複雑な問題の正答率を高める手法。

本来秘密にすべきシステムプロンプトを、AIに喋らせて引き出す攻撃。

ユーザーがその場でAIに送る具体的な指示や質問のメッセージ。

繰り返し使う長いプロンプトをキャッシュし、コストと応答時間を削減する仕組み。