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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。

機械学習モデルの開発・デプロイ・運用・監視を継続的に回す方法論。

57分野の知識を問う、LLMの総合学力を測る代表的ベンチマーク。

大量のデータから規則やパターンをコンピュータ自身に学ばせ、予測や分類を行わせる手法。

Anthropicが掲げるAIの理想像。「役立ち・無害・誠実」の3つの頭文字をとった指針。

機械学習の実験管理・可視化を行う代表的なMLOpsツール。

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。

AIの目標や振る舞いを、人間の意図・価値観と一致させること。AI安全性の中核課題。

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。

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。

モデルの性能を共通の基準で測り、比較するための標準テスト。

多数のコンテナの配置・スケール・運用を自動化する基盤。

コードの統合・テスト・デプロイを自動化する開発手法。

学習済みモデルをバージョン管理・保管し、来歴を追える台帳。

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。

稼働中のモデルの性能・コスト・異常を継続的に監視すること。

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。