検索

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。

AIモデルを外部ツールやデータソースに接続するための、Anthropic提唱のオープンな標準規格。

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。

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。

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。

出力の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝え、各[[weight]]を効率的に更新する学習アルゴリズム。

損失関数を最小化するよう、モデルのパラメータを調整していく過程。

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。

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。

定型業務の一連の流れを、AIやツールの連携で自動的に処理すること。

長い文章の要点をAIが短くまとめること。

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。

学習中のモデルの性能を確認し、ハイパーパラメータの調整に使うデータ。訓練には直接使わない。

大量データで広く事前学習され、多様な用途の土台となる大規模モデル。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

強化学習の代表的アルゴリズム。RLHFでモデルを安定的に更新するのに使われる。

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。

暴力・差別など有害な入出力を検知して遮断する仕組み。

条件に合わない情報を選り分けて除外する処理の総称。

訓練データ全体を1回学習し終える単位。学習の繰り返し回数を表す。

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。

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。

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。

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。

人間の脳の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模倣・着想源とした、機械学習の数理モデル。

損失関数の傾き(勾配)をたどって、誤差が最小になる方向へパラメータを少しずつ更新する最適化手法。

ニューラルネットワークの各接続が持つ、入力信号の重要度を表すパラメータ。学習で調整される。

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。

学習を始める前に人間が設定する、学習の進め方を制御する値。

モデルの予測と正解とのズレを数値化する関数。学習はこの値の最小化を目指す。

機械学習に用いるデータの集まり。通常は訓練・検証・テストに分けて使う。

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。

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。

AIが応答時に参照する、これまでの会話や与えられた前提情報。

複数回のやり取りを重ねて進める対話形式。文脈を引き継ぐ。

1回の入力と1回の応答で完結する対話形式。

複数のAIエージェントが役割分担・協調して課題を解決する仕組み。

複数の処理を同時に走らせ、全体の処理時間を短縮すること。