自然言語処理
30個の用語が見つかりました
ChatGPT
ちゃっとじーぴーてぃー
OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）ベースの対話型AIアシスタント。自然な会話形式で質問に答えたり、文章を生成したりできる。
GPT-4
じーぴーてぃーふぉー
OpenAIが開発した第4世代の大規模言語モデル。GPT-3.5の後継モデルで、より高度な推論能力と正確性を持つ。
Claude
くろーど
Anthropic社が開発した大規模言語モデル。安全性と有用性を重視した設計が特徴。
Gemini
じぇみに
Googleが開発したマルチモーダル大規模言語モデル。テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理できる。
大規模言語モデル
だいきぼげんごもでる
膨大なテキストデータで学習された、数十億から数兆のパラメータを持つニューラルネットワークモデル。LLM（Large Language Model）とも呼ばれる。
プロンプトエンジニアリング
ぷろんぷとえんじにありんぐ
AIモデルから望ましい出力を得るために、入力プロンプト（指示文）を最適化する技術。
Transformer
とらんすふぉーまー
自然言語処理で革命をもたらしたニューラルネットワークアーキテクチャ。注意機構（Attention）を中心とした構造を持つ。
BERT
ばーと
Googleが開発した双方向Transformerベースの言語モデル。文脈を双方向から理解することが特徴。
自然言語処理
しぜんげんごしょり
人間が日常的に使用する自然言語をコンピュータに理解・処理させるAI技術の分野。NLP（Natural Language Processing）とも呼ばれる。
感情分析
かんじょうぶんせき
テキストに含まれる感情や意見（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を自動的に判定するNLP技術。
機械翻訳
きかいほんやく
ある言語のテキストを別の言語に自動的に翻訳するNLP技術。
固有表現抽出
こゆうひょうげんちゅうしゅつ
テキストから人名、地名、組織名、日付などの固有表現を自動的に抽出するNLP技術。NER（Named Entity Recognition）とも呼ばれる。
質問応答システム
しつもんおうとうしすてむ
自然言語で書かれた質問に対して、適切な回答を自動的に生成・抽出するAIシステム。
文章要約
ぶんしょうようやく
長い文章の要点を抽出または生成して、短い要約文を作成するNLP技術。
RAG
らぐ
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）の略。外部の知識ベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成するAI技術。
ハルシネーション
はるしねーしょん
AIが事実ではない情報を、もっともらしく生成してしまう現象。幻覚とも呼ばれる。
マルチモーダルAI
まるちもーだるえーあい
テキスト、画像、音声、動画など、複数のモダリティ（情報の種類）を統合的に処理できるAI技術。
埋め込み
うめこみ
単語、文章、画像などを、意味を保持したまま数値ベクトルに変換する技術。エンベディングとも呼ばれる。
ベクトルデータベース
べくとるでーたべーす
高次元ベクトルを効率的に保存・検索するために最適化されたデータベース。
LLMエージェント
えるえるえむえーじぇんと
大規模言語モデルを中核として、ツールの使用や複数ステップの推論を行い、複雑なタスクを自律的に実行するAIシステム。
AIエージェント
えーあいえーじぇんと
自律的にタスクを実行し、外部ツールやAPIを活用して目標を達成するAIシステム。
LangChain
らんぐちぇーん
大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションを構築するためのフレームワーク。
LLMOps
えるえるえむおぷす
大規模言語モデル（LLM）を本番環境で運用・管理するための手法とツール群。
コンテキストウィンドウ
こんてきすとうぃんどう
AIモデルが一度に処理できる入力と出力の最大トークン数。
トークン
とーくん
AIモデルがテキストを処理する際の最小単位。単語の一部や単語全体を表す。
Chain of Thought（CoT）
ちぇーんおぶそーと
AIに段階的な思考プロセスを経て回答させることで、複雑な問題の精度を向上させる手法。
Function Calling
ふぁんくしょんこーりんぐ
AIが外部ツールやAPIを呼び出して、実際のアクションを実行できる機能。
プロンプトチェーン
ぷろんぷとちぇーん
複数のプロンプトを連鎖的に実行することで、複雑なタスクを段階的に処理する手法。
AI倫理
えーあいりんり
AIの開発と利用における倫理的な問題や原則。公平性、透明性、説明責任などを含む。
テスト用語
てすとようご
これはテスト定義です