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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。

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。

AWS・GCP・Azureなどクラウド上でAIの学習・推論を行う形態。

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。

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。

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。

Google Cloudが提供する、AI開発・運用の統合プラットフォーム。

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。

負荷に応じて計算資源を自動で増減させる仕組み。

Googleが開発した、機械学習計算に特化した専用プロセッサ。