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[[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。

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。

OpenAIが開発した代表的な大規模言語モデルのシリーズ。ChatGPTの基盤technology。

入力の中で「どこに注目すべきか」を動的に重み付けする仕組み。Transformerの心臓部。

単語の並び順の情報を、Transformerが扱えるようベクトルに埋め込む仕組み。

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。

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。

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。

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。

多層の[[neural-network]]を用いて、データから複雑な特徴を自動的に学習する機械学習の一分野。

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。

同一の文の中で、各単語が他のすべての単語との関連度を計算するアテンションの一種。

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。

画像や映像をコンピュータに認識・理解させる技術分野。物体検出や顔認識などを含む。

複数のアテンションを並列に走らせ、多様な観点から単語間の関係を捉える仕組み。

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。

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。

モデルやデータセットを共有する、AIの「GitHub」とも呼ばれるプラットフォーム。

既存の画像をもとに、別の画像へ変換・加工する生成方式。

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。