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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。

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。

Googleが開発した、機械学習計算に特化した専用プロセッサ。

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。

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。

画像生成で、プロンプトにどれだけ忠実に従わせるかを調整する強度。

NVIDIA製の推論高速化エンジン。GPU上で推論を最適化する。

モデルが複雑になりすぎるのを抑え、過学習を防ぐための工夫の総称。

AIの入出力に設ける安全のための制約・チェックの仕組み。

単位時間あたりに処理できる量。システムの処理能力を表す。

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。

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。

画像と言語を結びつけて理解する、マルチモーダルモデルの一種。

生成しながら逐次テキストを返す方式。体感の待ち時間を短くできる。

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。

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。

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。

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。

パラメータ数を抑えた小型の言語モデル。端末上での動作や低コスト運用に向く。

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。

1回のパラメータ更新でまとめて処理する訓練データの件数。

モデルの一部のパラメータだけを更新し、低コストでファインチューニングする手法群。

量子化でモデルを圧縮しつつLoRAで微調整する、さらに省メモリな手法。

得られる性能・成果に対して、かかる費用がどれだけ少ないか。

AWS・GCP・Azureなどクラウド上でAIの学習・推論を行う形態。

ChatGPTやGPTシリーズを開発するAI企業。生成AIブームの中心。

画像認識で威力を発揮する深層学習モデル。フィルタで局所的な特徴を段階的に抽出する。

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。

学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐ正則化手法。

重みが非公開で、主にAPI経由で提供される商用モデル。

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。

制約を回避させ、本来拒否すべき応答をAIに出させようとする試み。

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。

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。

人の逐次指示なしに、自ら計画・実行して目標を達成するAI。

リクエストから応答が返るまでの待ち時間。短いほど快適。

学習済みモデルを本番環境で稼働させ、推論を提供すること。

大量のデータをまとめて一括で推論する方式。効率とコストに優れる。

LLMの推論を高速・高効率に行うための人気の推論サーバー。

リクエストを複数のサーバーに振り分け、負荷の集中を防ぐ仕組み。

あえてAIを攻撃・悪用して弱点を洗い出し、安全性を高める検証手法。

制約回避の試みを検知・防止し、AIの安全な振る舞いを守る対策。

暴力・差別など有害な入出力を検知して遮断する仕組み。

AIの能力や権限をあえて制限し、リスクを抑える安全策。

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。

診断支援・画像解析・創薬など、医療分野に応用されるAI。

Google DeepMindが開発したマルチモーダルなLLMシリーズ。

深層学習ブームの火付け役となった、大規模な画像データセット。

LLMが、あらかじめ定義された関数を構造化された形で呼び出す仕組み。