AI・LLM基礎

AIが文章を処理するときの「文字の単位」。APIの課金単位でもある。

AIに「何をしてほしいか」を伝える指示文のこと。

目標を与えると自分で計画・実行・検証を繰り返して達成しようとするAIシステムのこと。

プロンプトに例示を与えるかどうかでLLMへの指示スタイルを表す用語のこと。

文章や画像を「意味の近さで距離が決まる数値ベクトル」に変換したもののこと。

LLMの出力を全文完成を待たず、生成された端から少しずつ受け取る仕組みのこと。

LLMがもっともらしい嘘を自信たっぷりに生成してしまう現象のこと。

LLMに「役割・口調・制約」を恒久的に教える、最上位の指示文のこと。

AIモデルを特定の用途に合わせて追加学習させること。

LLMに渡すコンテキスト（情報・指示・例）を設計して、出力品質を最大化する技術のこと。

人間の知的な判断や作業を、コンピュータに行わせる技術の総称。

LLMに「思考の過程」を書き出させてから結論を出させ、推論精度を上げる手法のこと。

大量の計算を同時に高速処理するチップ。AI学習の心臓部。

大量のテキストデータから学習した、人間のように文章を生成できるAIモデルのこと。

AIアプリと外部ツール・データソースを安全に接続するための業界標準プロトコルのこと。

LLMが回答する直前に外部の知識ベースから関連情報を取ってきて根拠にする手法のこと。

LLMが次の単語を選ぶ範囲を絞り込むサンプリングパラメータのこと。

LLMが回答中に外部の関数やAPIを呼び出して、自分の能力を補う仕組みのこと。

LLMの出力を、開発者が指定したJSON等の決まった形に強制する仕組みのこと。

LLMの出力の「ばらつき度合い」を調整するパラメータのこと。

LLMが一度に取り扱える入力＋出力の最大トークン数のこと。