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AIに含まれる不当な偏りを検出し、減らすための取り組み。

データがどのカテゴリ(クラス)に属するかを予測する、教師あり学習の代表的タスク。

文書を内容に応じてカテゴリに自動で振り分けること。

入力データと正解ラベルのペアを使ってモデルを訓練し、未知のデータの予測を行う学習方法。

連続的な数値を予測する、教師あり学習の代表的タスク。価格や気温の予測などに使われる。

入力を0〜1の範囲のなめらかな値に変換する活性化関数。確率の表現に使われる。

複数の数値を、合計が1になる確率分布に変換する関数。多クラス分類の出力に使う。

文章に込められた感情(肯定・否定など)を判定すること。

文章から人名・地名・組織名などの固有名詞を抽出する技術。

200以上の多様なタスクでLLMの能力を多角的に測る大規模ベンチマーク。