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定型作業を自動化するRPAに、AIの判断力を組み合わせた業務自動化。

学習を始める前に人間が設定する、学習の進め方を制御する値。

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。

Mistral AIが公開した、混合エキスパート(MoE)採用のオープンモデル。

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。

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。

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。

出力のランダム性(多様さ)を調整するパラメータ。高いほど創造的。

全体の予測のうち、正解した割合を表す最も基本的な評価指標。

[[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。

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。

高性能なオープンモデルを開発するフランスのAI企業。

モデルが学習を通じて獲得する内部の数値。重みやバイアスの総称。

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。

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。

学習に使っていない未知のデータに対して、モデルが正しく働く能力。

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。

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。

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。

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。

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。

外部の知識を検索してプロンプトに与え、その情報をもとにAIに回答させる手法。最新情報や社内文書に強い。

1バッチを処理してパラメータを1回更新する、学習の最小ステップ。

大量の汎用データでモデルに基礎的な知識・能力を獲得させる最初の学習段階。

複数のAI・ツール・処理の流れを統括し、全体を協調させる制御。

モデルの信頼度が、実際の正解率と一致するように調整すること。

コンテンツが規約や安全基準に違反していないか判定・管理すること。

モデル内部の仕組みや判断過程を人間が理解できる度合い。

AI生成物だと識別できるよう、出力に埋め込む目印。

人間の脳の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模倣・着想源とした、機械学習の数理モデル。

損失関数の傾き(勾配)をたどって、誤差が最小になる方向へパラメータを少しずつ更新する最適化手法。

勾配降下法で、一度の更新でパラメータをどれだけ動かすかを決めるハイパーパラメータ。

AIが文章を自動で作り出すこと。LLMの最も基本的な機能。

テキストや画像から動画をAIが生成する技術。

ある画像の内容を保ったまま、別の画風(スタイル)を適用する技術。

複数の処理を同時に走らせ、全体の処理時間を短縮すること。

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。

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。

AIの能力や権限をあえて制限し、リスクを抑える安全策。

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。

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。

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。

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。

文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生み出すAIの総称。LLMや画像生成モデルを含む。

あるタスクで学習済みのモデルを、別の関連タスクに転用して効率的に学習する手法。

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。

これまでのやり取りの記録。マルチターン対話で文脈を保つために使う。

テキストなどの指示から新しい画像をAIが作り出す技術。

データの本質的な特徴を圧縮して表す、低次元の抽象的な空間。

エージェントが取りうる行動の選択肢全体の範囲。