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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。

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。

ChatGPTやGPTシリーズを開発するAI企業。生成AIブームの中心。

複数の思考の道筋を木構造で枝分かれさせ、有望な経路を探索する推論手法。

GitHubが提供する、コード補完・生成のAIアシスタント。

大量の並列計算が得意な演算装置。AIの学習・推論に不可欠。

機械学習の実験管理・可視化を行う代表的なMLOpsツール。

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。

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。

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。

プロンプト自体をAIに作らせたり改善させたりするためのプロンプト。

損失関数を最小化するよう、モデルのパラメータを調整していく過程。

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。

AIの役割・口調・制約など、全体的な振る舞いをあらかじめ指定する特別なプロンプト。

悪意ある指示を紛れ込ませ、AIに本来の制約を無視させようとする攻撃。

ユーザーがその場でAIに送る具体的な指示や質問のメッセージ。

変数を埋め込める定型プロンプト。同じ形式の依頼を量産・再利用できる。

本来秘密にすべきシステムプロンプトを、AIに喋らせて引き出す攻撃。

意味を保ちつつプロンプトを短くし、トークン消費とコストを減らす手法。

画像生成で「描いてほしくない要素」を指定する逆向きの指示。

AIの学習データや生成物をめぐる著作権の論点。

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。

処理で使われたトークンの総量。API料金の算定基準になる。

元のモデルを固定し、小さな追加行列だけを学習する代表的なPEFT手法。

モデルが一度に扱えるトークン数の長さ。コンテキストウィンドウの大きさ。

AIに含まれる不当な偏りを検出し、減らすための取り組み。

AIの判断や動作を人間が監督し、必要時に介入・停止できる体制。

高度なAIに道徳的配慮や権利を認めるべきかをめぐる哲学的議論。

プロンプト内に入出力の手本を数例示すことで、AIに望む形式や傾向を学ばせる手法。

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。

AIに特定の役割を演じさせ、その立場に沿った応答を引き出す手法。

好まれた応答を直接学習し、報酬モデルなしで人間の好みに合わせる手法。

強化学習の代表的アルゴリズム。RLHFでモデルを安定的に更新するのに使われる。

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。

プロンプトテンプレート内で、後から値を差し込むための差し替え箇所。

デジタル技術で業務やビジネスモデルを根本から変革する取り組み。

会話中だけ保つ短期記憶と、セッションを越えて残す長期記憶の区別。

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。

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。

重みが非公開で、主にAPI経由で提供される商用モデル。

OpenAIが開発した、テキストから画像を生成する代表的モデル。

Google DeepMindが開発したマルチモーダルなLLMシリーズ。

GPUに搭載されたメモリ。扱えるモデルやバッチの大きさを決める。

NVIDIA製GPUで汎用計算を行うための開発基盤。AI計算の事実上の標準。

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

コード・モデル・データの変更履歴を記録し、いつでも復元できる仕組み。

NVIDIA製の推論高速化エンジン。GPU上で推論を最適化する。

[[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。

モデルやデータセットを共有する、AIの「GitHub」とも呼ばれるプラットフォーム。