検索

要約の品質を、参照要約との重なりで自動評価する指標。

輪郭や姿勢などの条件を与えて、画像生成の構図を精密に制御する技術。

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。

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。

AIの回答を、信頼できる根拠情報に結びつけて裏付けること。

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。

テキストや画像から動画をAIが生成する技術。

個人情報がAIの学習・利用で漏れたり悪用されたりしないよう守ること。

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。

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。

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。

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。

Googleが開発した、機械学習計算に特化した専用プロセッサ。

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。

機械翻訳の品質を、参照訳との一致度で自動評価する指標。

別のLLMに出力の良し悪しを採点させる、自動評価の手法。

長い文章の要点をAIが短くまとめること。

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。

NVIDIA製の推論高速化エンジン。GPU上で推論を最適化する。

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。

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。

目標を与えると、自ら計画を立て、ツールを使いながら多段階のタスクを自律的に遂行するAI。

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に与える具体的な人物像。性格・口調・専門性を一貫させる。

推論と行動(ツール使用)を交互に繰り返し、課題を解決させる手法。

同じ問題を複数回解かせ、多数決で最も一貫した答えを採用する手法。

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。

OpenAIが開発した、テキストから高品質な動画を生成するモデル。

1秒あたりの画像枚数。動画の滑らかさを表す指標。

大きな課題を、扱いやすい小さなサブタスクに分割すること。

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。

データを集めず、各端末で学習した結果だけを集約してモデルを作る手法。

あらゆる面で人類の知能を大きく超える、仮想的なAI。

高度なAIが人類の存続そのものを脅かしかねないという長期的リスク。

AIの能力や権限をあえて制限し、リスクを抑える安全策。

実データの代わりにAIが人工的に作り出す学習用データ。

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。

オープンに公開された代表的な画像生成モデル。ローカル実行や改変が可能。

モデルを学習させるために使うデータ。質と量が、最終的なモデルの性能を大きく左右する。