検索

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。

[[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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AIで作られた、本物と見分けがつかない偽の映像・音声。

AI生成物だと識別できるよう、出力に埋め込む目印。

個別最適な学習支援や採点自動化など、教育分野に応用されるAI。

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。