AI・生成AIの用語集
機械学習、生成AI、LLM、RAG、エージェントなど、AI関連資格で問われる用語。（18語）
- 機械学習データからパターンを学び、明示的にプログラムしなくても予測や分類ができるようにする手法の総称。
- 教師あり学習・教師なし学習・強化学習機械学習の3つの学習方法。正解付きデータで学ぶか、正解なしで学ぶか、報酬で学ぶかの違いです。
- ディープラーニング多層のニューラルネットワークを使った機械学習。画像・音声・言語など複雑なデータで高い性能を発揮します。
- 生成AI文章・画像・音声・コードなど、新しいコンテンツを生成するAI。大規模な基盤モデルを使います。
- 基盤モデル大量かつ多様なデータで事前学習した、さまざまな用途に応用できる大規模なAIモデル。
- 大規模言語モデル（LLM）大量のテキストで学習し、文章の続きを予測することで、自然な言語の生成や理解を行うモデル。
- Transformer現在の大規模言語モデルの土台となっているニューラルネットワークの構造。
- トークン言語モデルが文章を処理する際の最小単位。単語や単語の一部に分割したもの。料金や上限の基準にもなります。
- コンテキストウィンドウ言語モデルが一度に考慮できるトークンの最大量。入力と出力の合計がこの範囲に収まる必要があります。
- プロンプト生成AIへの指示や入力のこと。書き方を工夫して望む出力を引き出すことをプロンプトエンジニアリングといいます。
- RAG（検索拡張生成）外部の文書を検索して関連情報をプロンプトに加え、それを踏まえて生成AIに回答させる手法。
- 埋め込み（ベクトル化）単語や文章などの意味を、数値のベクトルで表したもの。意味が近いものは近いベクトルになります。
- ベクトルデータベース埋め込み（ベクトル）を保存し、意味の近いベクトルを高速に検索できるようにしたデータベース。
- ファインチューニング既存の基盤モデルに、特定の用途のデータを追加学習させて、その用途に適応させる手法。
- ハルシネーション生成AIが、事実と異なる内容を、もっともらしく生成してしまう現象。
- AIエージェント目標を与えると、自分で手順を考え、ツールを呼び出しながら、複数の手順を実行して達成しようとするAI。
- 拡散モデルノイズを少しずつ取り除いていくことで画像などを生成する、代表的な画像生成AIの仕組み。
- 責任あるAIAIを安全・公平・透明に、信頼できる形で開発・利用するための考え方と原則。