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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。

本来見つけるべきもののうち、実際に検出できた割合。取りこぼしの少なさ。

陽性と判定したもののうち、実際に正しかった割合。誤検出の少なさ。

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。

AIが自分の誤りに気づき、自ら訂正する能力。

「0より小さければ0、大きければそのまま」を返す、最も広く使われる活性化関数。

好まれた応答を直接学習し、報酬モデルなしで人間の好みに合わせる手法。

AIが自分の出力や手順を振り返り、改善点を見つけて修正する仕組み。

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。

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。

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。

モデルへの入力となる、データの性質を数値化した個々の項目。

学習済みモデルに入力を与えて、予測や生成の結果を得ること。

数値を一列に並べたもの。AIはあらゆるデータをベクトルとして扱う。

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。

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。

AIが文章を自動で作り出すこと。LLMの最も基本的な機能。

データをベクトル化し、意味の近さで検索する手法。RAGの基盤。

リクエストが来るたびに即座に1件ずつ推論する方式。対話向き。

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。

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。

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。

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。

過去データから将来の事象や数値を予測する分析手法。

将来の商品・サービスの需要量を予測すること。在庫・生産計画に使う。

ニューロンの出力に非線形性を加え、ネットワークが複雑なパターンを表現できるようにする関数。

[[embedding]]で数値化したデータを保存し、意味の近さで高速に検索できるデータベース。RAGの基盤。

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。

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。

指示と理想の応答のペアで学習させ、指示に従う能力を高める手法。

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。

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。

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。

テキストや画像から動画をAIが生成する技術。

エージェントが取りうる行動の選択肢全体の範囲。

テキストや画像がAIによって生成されたものかを判定する技術。

自然言語の指示などからプログラムコードをAIが書き出すこと。

ユーザーの好みを推定し、関連する商品や情報を提案する仕組み。

通常と異なるパターンを見つけ出し、異常を自動で検出すること。

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。

EUが定めた、AIをリスクに応じて規制する世界初の包括的な法律。