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全体の予測のうち、正解した割合を表す最も基本的な評価指標。

パラメータの数値精度を下げてモデルを軽量化し、省メモリ・高速化する技術。

OpenAIが公開した高精度な音声認識モデル。多言語に対応。

タンパク質の立体構造を高精度に予測する、DeepMindの画期的AI。

Claudeが回答前に、時間をかけて段階的に推論を行う機能。複雑な問題の精度を高める。

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。

人間の知的なふるまい(学習・推論・認識・判断)をコンピュータで実現する技術や研究分野の総称。

入力データと正解ラベルのペアを使ってモデルを訓練し、未知のデータの予測を行う学習方法。

画像や映像をコンピュータに認識・理解させる技術分野。物体検出や顔認識などを含む。

少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する手法。

あるタスクで学習済みのモデルを、別の関連タスクに転用して効率的に学習する手法。

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。

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。

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。

手本を一切示さず、指示だけでタスクを解かせるプロンプト手法。

手本を1例だけ示してタスクを解かせるプロンプト手法。

同じ問題を複数回解かせ、多数決で最も一貫した答えを採用する手法。

AIに考える過程を明示的に書き出させ、推論の質と透明性を高めること。

言葉の表面ではなく意味を理解して関連情報を探す検索。

長い文書を検索しやすい適切な大きさの断片に分割する処理。

AIが自分の出力や手順を振り返り、改善点を見つけて修正する仕組み。

稼働中のモデルの性能・コスト・異常を継続的に監視すること。

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。

文脈を双方向に読む、自然言語理解で広く使われた基礎的モデル。

Meta製の、画像内の任意の物体を切り分けられる汎用セグメンテーションモデル。