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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。

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。

タンパク質の立体構造を高精度に予測する、DeepMindの画期的AI。

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。

ある言語の文章を別の言語に変換すること。NLPの代表的応用。

画像の一部を指定して、その部分だけをAIに描き直させる技術。

APIにアクセスするための接続先URL。リクエストの宛先。

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。

プログラム同士が機能をやり取りするための窓口・取り決め。

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。

人間の知的なふるまい(学習・推論・認識・判断)をコンピュータで実現する技術や研究分野の総称。

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。

文章に込められた感情(肯定・否定など)を判定すること。

文章から人名・地名・組織名などの固有名詞を抽出する技術。

あらゆるタスクを「テキスト→テキスト」の形に統一して扱うモデル。

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。

エージェントが取りうる行動の選択肢全体の範囲。

重要度の低い重みや接続を削り、モデルを軽量化する技術。

データにノイズを加え、個人を特定できなくしつつ全体の傾向は保つ技術。

人間より賢いAIを、人間が安全に制御し続けられるかという課題。

GoogleのAI研究部門。Geminiやアルファ碁、AlphaFoldを開発。

単語や文の意味を、コンピュータが扱える多次元の数値ベクトルとして表現したもの。

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。

画像の外側を、自然につながるようにAIが描き広げる技術。

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。

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。

自然言語の質問を、データベース照会用のSQLに変換する技術。

文脈を双方向に読む、自然言語理解で広く使われた基礎的モデル。

Meta製の、画像内の任意の物体を切り分けられる汎用セグメンテーションモデル。