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1回の入力と1回の応答で完結する対話形式。

事前学習済みのモデルを、特定タスク向けの追加データで再訓練し、専門特化させる手法。

モデルの一部のパラメータだけを更新し、低コストでファインチューニングする手法群。

理想的な応答例を正解として学習させる、ファインチューニングの基本段階。

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。

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。

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。

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。

指示と理想の応答のペアで学習させ、指示に従う能力を高める手法。

量子化でモデルを圧縮しつつLoRAで微調整する、さらに省メモリな手法。

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。

重みが公開され、誰でも入手・改変・自社運用できる大規模言語モデル。