AI用語集
人工知能の完全辞典
思考の連鎖
複雑な論理的推論を必要とするタスクにおいて、モデルが最終回答を提供する前に段階的に推論プロセスを明示することを促すプロンプト技術。このアプローチは回答の精度を向上させる。
トップpサンプリング
累積確率が合計pに達する最も確率の高いトークンに選択を制限する核サンプリング手法。非常に確率の低い単語選択を回避しながら、ある程度の多様性を維持することで、一貫性と創造性のバランスを取る技術。
プロンプト連鎖
あるプロンプトの出力を次のプロンプトの入力として使用し、論理的な相互作用の連鎖を作る技術。このアプローチにより、複雑なタスクをモデルにとってより単純で管理可能なステップに分解できる。
指示追従
言語モデルが自然言語で与えられた複雑な指示を理解し正確に実行する能力。実用的なアプリケーションにおける人間とAIシステムの効果的な相互作用にとって基本的な能力。
ロールプロンプティング
モデルに特定の役割や人物像を割り当て、その応答スタイルと視点を方向付ける技術。このアプローチにより、望ましい文脈や専門分野により一貫した回答を得ることができる。
システムプロンプト
会話全体を通じてモデルの動作、制約、一般的な指示を定義する初期命令。このプロンプトは、その後の相互作用においてモデルが動作する参照枠を確立する。
プロンプトインジェクション
悪意のあるユーザーが制限を回避したり、モデルの期待される動作を変更したりするためにプロンプトを操作する脆弱性。この技術は言語モデルベースのアプリケーションにおける主要なセキュリティ課題を表す。
文脈内学習
モデルがその重みを変更することなく、プロンプト内で提供された例から直接新しいタスクを学習し適応する能力。この特性により、言語モデルの使用において顕著な柔軟性が可能となる。
プロンプト分解
複雑なクエリを、モデルにとってよりシンプルで管理しやすいサブプロンプトに分割する技術。このアプローチは、多面的なタスクにおける回答の精度と信頼性を向上させる。
プロンプトテンプレート
変数プレースホルダーを持つ事前定義されたプロンプト構造。類似した指示の一貫性のある効率的な生成を可能にし、インタラクションを標準化し、反復タスクの自動化を容易にする。
プロンプト検証
プロンプトの品質、一貫性、効果を、大規模展開または使用前に確認するプロセス。この重要なステップにより、モデルの信頼性が高く予測可能な性能が保証される。
プロンプト最適化
モデルの回答品質を最大化するために、プロンプトの効果を体系的に改善する技術の集合。この最適化には、表現、構造、パラメータの調整が含まれる。
プロンプトバージョン管理
変更履歴を維持し、パフォーマンス比較を容易にするために、プロンプトの異なるバージョンを追跡・管理する実践。AIベースのシステムの継続的改善にとって不可欠なアプローチ。
トークン制限管理
モデルのコンテキストウィンドウの使用を最適化するためのトークン制約管理戦略。この技術には、自動要約、情報圧縮、含めるデータの関連性選択が含まれる。