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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。

モデルが複雑になりすぎるのを抑え、過学習を防ぐための工夫の総称。

個々のユーザーに合わせて内容や体験を最適化すること。

文章を[[token]]という処理の最小単位に分割すること。言語モデルが文を扱う最初のステップ。

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。

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。

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。

AIに考える過程を明示的に書き出させ、推論の質と透明性を高めること。

特定の作業に限らず、人間のように幅広い課題を自律的に学習・解決できる仮想的な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。

学習にも調整にも使わず、最終的な性能を公平に評価するためのデータ。

既存データに変形を加えて学習データを水増しし、性能を高める手法。

人間が実際に出力を見て品質を判断する、最も信頼性の高い評価。

芸術性の高い画像生成で知られるサービス。

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。

文章の指示から画像を生成する方式。画像生成の基本形。

1秒あたりの画像枚数。動画の滑らかさを表す指標。

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。

自然言語の質問を、データベース照会用のSQLに変換する技術。

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。

意味理解やAIを活用し、より的確に目的の情報へ導く検索。

画像と文章を同じ空間で結びつける、マルチモーダルの基礎モデル。

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。

言語モデルがテキストを処理する際の最小単位。単語や単語の一部、記号などに相当する。

学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐ正則化手法。

文章をトークンに分割する処理プログラム。LLMの入口を担う。