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モデルへの入力となる、データの性質を数値化した個々の項目。

多層の[[neural-network]]を用いて、データから複雑な特徴を自動的に学習する機械学習の一分野。

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。

画像認識で威力を発揮する深層学習モデル。フィルタで局所的な特徴を段階的に抽出する。

データの本質的な特徴を圧縮して表す、低次元の抽象的な空間。

文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生み出すAIの総称。LLMや画像生成モデルを含む。

Anthropicが開発する大規模言語モデル。安全性と有用性の両立を重視して設計されている。

[[claude]]を開発するAI企業。AIの安全性研究を重視する方針で知られる。

大量データで広く事前学習され、多様な用途の土台となる大規模モデル。

既存の画像をもとに、別の画像へ変換・加工する生成方式。

低解像度の画像を、AIで高解像度に補完して鮮明にする技術。

特定の人の声をAIで再現し、任意の文章をその声で話させる技術。

テキストや画像がAIによって生成されたものかを判定する技術。

OpenAIのマルチモーダルモデル。テキスト・画像・音声を統合的に扱う。

Mistral AIが公開した、混合エキスパート(MoE)採用のオープンモデル。

あらゆるタスクを「テキスト→テキスト」の形に統一して扱うモデル。

MicrosoftのクラウドAzure上でOpenAIのモデルを利用できるサービス。