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ニューラルネットワークの各接続が持つ、入力信号の重要度を表すパラメータ。学習で調整される。

モデルが学習を通じて獲得する内部の数値。重みやバイアスの総称。

ニューロンの出力に加える調整用の定数。重みとは別に学習されるパラメータ。

入力の中で「どこに注目すべきか」を動的に重み付けする仕組み。Transformerの心臓部。

重みが公開され、誰でも入手・改変・自社運用できる大規模言語モデル。

重みが非公開で、主にAPI経由で提供される商用モデル。

重要度の低い重みや接続を削り、モデルを軽量化する技術。

人間の脳の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模倣・着想源とした、機械学習の数理モデル。

出力の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝え、各[[weight]]を効率的に更新する学習アルゴリズム。

損失関数の傾き(勾配)をたどって、誤差が最小になる方向へパラメータを少しずつ更新する最適化手法。

OpenAIが公開した高精度な音声認識モデル。多言語に対応。

Meta AIが公開した代表的なオープンソースLLMシリーズ。

Meta(旧Facebook)のAI研究部門。オープンなLlamaシリーズで知られる。

オープンに公開された代表的な画像生成モデル。ローカル実行や改変が可能。