AI用語のカテゴリー: 生成AI・言語・検索・推論

In-Context Learning（ICL）は、モデルの重みを更新せず、入力コンテキスト内の指示や例を手掛かりに、その場のタスクや出力規… 「続きを読む」

Embedding Modelは、テキストや画像などの入力を、用途に関連する類似性や特徴が距離として扱えるような数値ベクトルへ変換するモデル… 「続きを読む」

Dense Retrievalは、クエリと文書を多くの非ゼロ要素を持つdense vectorへ変換し、そのベクトル類似度を使って関連候補を… 「続きを読む」

Sparse Retrievalは、語彙などに対応する高次元ベクトルの大部分がゼロであるsparse representationを使い、転… 「続きを読む」

Context Engineeringは、LLMやAIエージェントが各推論時点で必要な情報・指示・履歴・ツール情報などを、限られたコンテキス… 「続きを読む」

Inference-Time Computeとは、学習済みAIが入力を受け取ってから答えを出すまでに使う追加的な計算資源で、長い推論・複数候… 「続きを読む」

Semantic Searchは、queryと文書の表面的な単語一致だけでなく、意味的な近さを表現したEmbeddingなどを使って関連候補… 「続きを読む」

生成AIの説明で「Context Compression」という言葉を見かけたら、まず「モデルそのものを小さくする技術」ではなく、モデルに渡… 「続きを読む」

Test-Time Scalingとは、モデルを再学習するのではなく、回答時の計算予算・候補数・探索や検証を増やし、その使い方を工夫して問題… 「続きを読む」

Keyword Searchは、検索語と文書中の語・トークンの一致を主な手掛かりに候補を探す検索方式で、現代の全文検索では単純な文字列一致だ… 「続きを読む」