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学習にも調整にも使わず、最終的な性能を公平に評価するためのデータ。

訓練データに過剰に適合し、未知のデータに対する予測性能(汎化性能)が低下してしまう現象。

学習中のモデルの性能を確認し、ハイパーパラメータの調整に使うデータ。訓練には直接使わない。

モデルが単純すぎて、訓練データのパターンすら十分に捉えられていない状態。

モデルを学習させるために使うデータ。質と量が、最終的なモデルの性能を大きく左右する。

膨大なテキストで訓練された巨大な言語モデル。文章生成・要約・対話などを高い精度でこなす。

画像や紙の文書に写った文字を、コンピュータが読める文字に変換する技術。

重みが非公開で、主にAPI経由で提供される商用モデル。

多数のコンテナの配置・スケール・運用を自動化する基盤。