AI用語集
人工知能の完全辞典
236
カテゴリ
3,245
サブカテゴリ
39,334
用語
用語
ビジョン言語事前学習
モデルが大規模な画像と関連テキストのコーパスで事前学習される自己教師あり学習アプローチ。ファインチューニング前に視覚的概念と言語的記述の基本的な対応関係を確立する。
用語
結合表現学習
複数のモダリティ間で共有特徴を同時に学習し、統一された表現を作成するプロセス。単一のベクトル内でモダリティ間の相関と相補性を捉える。
用語
モダリティ融合
異なるモダリティからの情報を戦略的に統合し、豊かで一貫性のある表現を作成する。各モダリティの強みを統一された出力に効果的に組み合わせる。
用語
グラウンディング
抽象的概念（多くの場合テキスト）を別のモダリティ（典型的には視覚）内の具体的要素に関連付けるプロセス。単語と画像内の特定の領域やオブジェクトとの直接的な結びつきを確立する。
用語
アライメント損失
異なるモダリティ要素間の意味的対応を最適化するために特別に設計された損失関数。共有表現空間における最適なアライメントに向けて学習を導く。
用語
意味的一貫性
マルチモーダル表現が異なるモダリティ間で一貫した意味を保持することを保証する原理。意味的に等価な要素が類似した特徴を共有することを確保する。
用語
マルチモーダル事前学習
大規模な非注釈データでマルチモーダルモデルの重みを初期化する段階。特定タスクへの適応前に基本的なアライメント能力を開発する。
用語
モダリティアライメント指標
異なるモダリティ表現間の対応の質を評価する定量的指標。学習されたアライメントの精度と意味的一貫性を測定する。
用語
弱教師ありアラインメント
モダリティを整列させるために部分的なまたはノイズの多い注釈を使用する学習アプローチ。ラベル付けされたデータへの依存を減らしながら、合理的な整列性能を維持する。
用語
自己教師ありマルチモーダル学習
モデルが注釈のないモダリティ間の自然な相関を活用して自動的に整列を学習するパラダイム。データのマルチモーダル構造から内在的な学習信号を生成する。
🔍