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

AWS・GCP・Azureなどクラウド上でAIの学習・推論を行う形態。

出力のランダム性(多様さ)を調整するパラメータ。高いほど創造的。

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。

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。

AIの仕組み・データ・判断過程を、関係者に開示し理解可能にすること。

JSONなど決まった形式で出力させ、プログラムで扱いやすくする手法。

人間が日常使う言葉(自然言語)をコンピュータに理解・生成させるための技術分野。

入力ごとに一部の専門家(サブネットワーク)だけを使い、効率的に大規模化する設計。

人間の言葉から意図や意味を読み取る技術。音声アシスタント等の基盤。

Google Cloudが提供する、AI開発・運用の統合プラットフォーム。

AWSが提供する、機械学習の構築・学習・デプロイの統合サービス。

[[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。

タグで囲んだXML形式で出力させる手法。Claudeでの構造化に適する。

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。

複数の数値を、合計が1になる確率分布に変換する関数。多クラス分類の出力に使う。

教師あり学習で、各データに与える正解の情報。

乱数の初期値。固定すると生成結果を再現しやすくなる。

確率の高い候補を累積pまで残してその中から選ぶ、出力の絞り込み手法。

確率の高い上位k個の候補だけに絞り、その中から次の語を選ぶ手法。

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。

言語モデルが一度に処理・記憶できる[[token]]の最大量。会話や文書の「視野の広さ」。

AIに与える指示文や質問。プロンプトの良し悪しが、出力の質を大きく左右する。

AIから望む出力を引き出すために、[[prompt]]を工夫・設計する技術や手法の体系。

テキスト・画像・音声など複数種類の情報をまとめて扱えるAI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。

応答をJSON形式で返させること。アプリ連携で最もよく使われる。

プロンプト内で指示と素材を区切る記号。誤解や注入を防ぐ。

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。

AIの判断の根拠を人間が理解できる形で示すための技術・取り組み。

AIを安全・公正・責任ある形で運用するための方針・体制・ルール。

ユーザーの依頼を理解し、調べ物や作業を手伝うAI。

AIを中核に据えたコードエディタ。対話的な開発に強い。

Google DeepMindが開発したマルチモーダルなLLMシリーズ。

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。

「憲法」と呼ばれる原則のリストに基づき、AI自身が応答を評価・改善する、Anthropic独自の訓練手法。

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。

OpenAIが開発した代表的な大規模言語モデルのシリーズ。ChatGPTの基盤technology。

AIモデルを外部ツールやデータソースに接続するための、Anthropic提唱のオープンな標準規格。

[[attention]]機構を中核とする深層学習アーキテクチャ。現代のLLMの基盤となっている。