AI
人工知能知覚・予測・生成など、知的な作業をコンピューターで扱う技術の広い呼び方。
ATLASWORDS INTO UNDERSTANDING
知らないことばは、
新しい景色への入口。
専門用語は、必要になったときに。40のことばを、短い説明でつかもう。
生成AI
Generative AI学習したパターンを使い、文章・画像・音声などの新しい出力を作る技術。
モデル
Model入力から出力を作る、学習済みの仕組み。アプリ全体とは区別する。
プロンプト
PromptAIに渡す依頼、条件、参考情報など。長さより目的との一致が大切。
トークン
Token言語モデルが文章を扱う小さな単位。1文字や1単語と一致するとは限らない。
コンテキスト
Context出力を考えるときに参照する文脈。会話、資料、指示などを含む。
コンテキストウィンドウ
Context window一度の処理でモデルが扱える文脈の範囲。長い資料のすべてが同じ精度で使われる保証ではない。
推論
Inference学習済みのモデルを使って出力を作る処理。日常語の『論理的に考える』とは使い分ける。
学習
Trainingデータを使ってモデル内部の数値を調整する工程。資料をチャットに貼る操作とは異なる。
LLM
大規模言語モデル大量の言語データなどを使って学習された、文章を扱うモデル。
Transformer
トランスフォーマーAttentionを中心とするモデルの設計。多くの言語モデルの基礎になっている。
Attention
注意機構入力の要素同士の関係を重みづけして扱う仕組み。人間の注意そのものではない。
マルチモーダル
Multimodal文章、画像、音声など、複数種類の情報を扱うこと。対応する入出力はモデルごとに違う。
ハルシネーション
Hallucination事実と合わない内容を、もっともらしく生成してしまう現象。
RAG
検索拡張生成関連資料を取り出し、生成と組み合わせる考え方。資料の選び方や読み取りの確認も必要。
エージェント
Agent道具や複数の手順を使って目的へ進むシステムを指すことがある。自動化の範囲は実装次第。
API
Application Programming Interface別のプログラムから機能を使うための窓口。画面で操作せず処理をつなげられる。
APIキー
API keyAPIの利用者などを識別するための秘密の値。公開コードや画面に置かない。
ファインチューニング
Fine-tuning学習済みモデルを追加データで調整する方法。まず資料参照や指示の改善で足りるか考える。
埋め込み
Embedding文章や画像などの特徴を、検索や比較に使える数値の並びで表すこと。
拡散モデル
Diffusion modelノイズを除く過程などを学んでデータを生成する方式の一群。
GAN
敵対的生成ネットワーク作る側の生成器と、見分ける側の識別器を組み合わせて学習する方式。
シード
Seed乱数の出発点を指定する値。環境や設定が変われば、同じ値でも再現されるとは限らない。
インペインティング
Inpainting画像の指定した部分を生成・補修する編集。変更してよい範囲を明確にする。
アウトペインティング
Outpainting元の画像の外側を生成して広げる編集。構図を変えるときにも使う。
キーフレーム
Keyframeアニメーションなどで基準になる時点の状態。中間の変化と組み合わせて動きを作る。
ショット
Shot映像を構成するひとつの撮影・生成単位。短いショットをつないで作品を作る。
ステム
Stem音楽を楽器群やパートごとにまとめた音声。分離の品質は素材や方法で変わる。
メッシュ
Mesh頂点や面の集まりで表す3D形状。画像としての見た目とは別に品質を確認する。
リトポロジー
Retopology3D形状の面の構成を作り直し、編集や動作に向いた形に整える作業。
一次情報
Primary source発表元、原論文、元データ、公式資料など、根拠を直接確認できる情報。
ベータ
Beta正式提供の前などに試験的に公開される状態。機能や利用範囲が変わることがある。
ベンチマーク
Benchmark条件をそろえて能力などを測る課題や指標。実際の用途との違いも考える。
再現性
Reproducibility同じ手順や条件で結果を確かめられること。設定・資料・時点を残すと確認しやすい。
相関と因果
Correlation / causation一緒に変わる関係と、一方がもう一方を変える関係。相関だけで原因を断定しない。
プロトタイプ
Prototypeアイデアや操作を確かめるための試作品。完成品より小さな範囲で作る。
反復
Iteration作る・試す・直すを繰り返すこと。何を変えて結果がどうなったかを記録する。
評価
Evaluation目的に合った基準で、出力や仕組みを確かめること。見た目の印象だけで決めない。
オープンウェイト
Open weightsモデルの重みが公開されていること。利用条件まで無制限とは限らない。
ローカル実行
Local inference自分の機器でモデルを動かすこと。必要なメモリや計算資源、利用条件を確認する。
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