Glossary

0-9

1-shot learning 2-stage detector 3D convolution 4D data 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 9-layer network 0-shot learning

A

AGI / Artificial General Intelligence Algorithm Autoencoder Artificial Intelligence (AI)Attention

B

BERT Backpropagation Batch Normalization Boosting Bias

C

CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot Classifier / Classification

D

Deepfake Deep Learning Data Augmentation Deterministic Model Discriminative Model

E

Epoch Ensemble Learning Encoder Explainable AI (XAI)Embedding

F

Fine-tuning Forward Propagation Fusion / Multimodal Fusion Foundation Model Feature Extraction

G

GAN / Generative Adversarial Network Grounding Graph Neural Network (GNN)Gradient Descent Generative AI

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

Instruction tuning Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX JSONL / JSON-lines Jittering Joint Embedding Juxtaposition

K

K-Shot Learning K-means Clustering KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)Kernel Trick Knowledge Distillation

L

LSTM / Long Short-Term Memory Learning Rate Latent Variable Loss Function Large Language Model (LLM)

M

Multi-head Attention Multimodal / Multimodality Meta-learning Model Machine Learning (ML)

N

NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection Normalization

O

One-hot Encoding Overfitting Optimizer Online Learning Objective Function

P

Pooling Parameter Pretraining Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy

Q

Q-learning Queue / Buffer Query Quality Estimation Quantization

R

RNN / Recurrent Neural Network Retrieval Augmented Generation (RAG)Reinforcement Learning (RL)Regularization Representation Learning

S

Softmax Sampling Sequence Modeling Supervised Learning Self-Supervised Learning

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Transformer Training Data Transfer Learning

U

U-Net Underfitting Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning Uncertainty Estimation

V

Vision Transformer (ViT)Vector Embedding Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Variational Autoencoder (VAE)

W

Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Workflow Word Embedding Weak Supervision

X

XAI / Explainable AI XLM XLNet XOR problem X-axis / feature axis

Y

Yoga of AI Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)

Z

Z-score Normalization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Zygosity in augmentation

大規模言語モデル（LLM）とは何ですか

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）分野における先進的な技術で、深層学習を通じて人間の言語を理解し生成することを目的としています。これらのモデルは膨大なテキストデータで訓練されており、テキスト生成、翻訳、質問応答などのさまざまなタスクを実行できます。これらのモデルのアーキテクチャは、通常、トランスフォーマー構造に基づいており、文脈理解能力を大幅に向上させます。

LLMの重要性は、チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成、プログラミング支援など、幅広いアプリケーションにあります。これらは複数の言語を処理し、さまざまな文脈に適応できるため、ビジネスや技術分野でますます重要視されています。注目すべきLLMの例には、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのBERT、T5などがあります。

LLMは情報処理と生成能力の効率性など多くの利点を提供しますが、訓練データの偏りや生成されたコンテンツの信頼性や安全性に関するいくつかの欠点も存在します。したがって、LLMを使用する際には、これらの潜在的なリスクと制限を認識することが重要です。

今後、LLMは異言語理解、パーソナライズされたコンテンツ生成、人間とコンピュータの相互作用などの分野でさらに進展することが期待されています。技術の進歩と計算能力の向上に伴い、LLMはさまざまな分野でますます重要な役割を果たすと予測されます。