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AI用語集

AI技術に関する専門用語をわかりやすく解説しています。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、様々な分野のAI用語を網羅。初心者から専門家まで、AIの理解を深めるための用語辞典です。

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ID 用語 カテゴリ 説明
519 LearnLM AIモデル 教育分野に特化したGoogleの大規模言語モデル。個別化学習、教材作成、学習支援など教育現場での活用に最適化されている。
66 LISP プログラミング 1958年にジョン・マッカーシーによって開発された、初期のAI研究で広く使用されたプログラミング言語。リスト処理に優れ、シンボリックAIや知識表現に適していた。括弧を多用する構文が特徴で、関数型プログラミングの先駆けとなり、現代の多くのプログラミング言語に影響を与えた。
462 LiveCodeBench AI評価指標 AIコーディングアシスタントのパフォーマンスを評価するためのベンチマーク。実際のコーディングタスクを模した一連の課題を用いて、コード生成の正確性、効率性、品質を測定する。様々なプログラミング言語と難易度レベルのタスクを含み、生成されたコードが実際に実行可能かどうかも検証される。各AIモデルの相対的な性能を比較するための標準的な指標として、研究者や企業に広く利用されている。
114 LLaMA (Large Language Model Meta AI) モデル Meta AIが開発したオープンソースの大規模言語モデル。2023年2月に初版、2023年7月にLLaMA 2、2024年2月にLLaMA 3が公開され、商用利用も許可された。より小規模な計算資源でも動作可能な効率性が特徴で、様々な派生モデルの基盤となっている。
73 LLMハルシネーション 安全性 大規模言語モデルが事実と異なる情報や存在しない情報を自信を持って生成する現象。モデルの訓練データや確率的生成プロセスの限界から生じる問題で、特に専門的トピックや最新情報について発生しやすい。RAG(検索拡張生成)などの外部知識源との統合やファクトチェック機能の追加などで緩和が試みられている。
147 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技術 大規模モデルを効率的に微調整するための手法。モデルの重みを直接更新する代わりに、低ランク行列の積で表される軽量な適応層を追加する。少ないパラメータと計算リソースで効果的な微調整が可能で、特に拡散モデルやLLMのカスタマイズに広く使用されている。複数のLoRAを組み合わせたり切り替えたりすることも可能。

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