AI用語集

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用語

命令チューニング

事前学習済みモデルを命令-応答ペアでファインチューニングし、命令に従う能力を向上させるプロセス。このアプローチはゼロショット学習や少数ショット学習向けにモデルを最適化する。

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用語

メタプロンプティング

プロンプト自体が別のモデルや自動化プロセスによって生成・最適化される高度な戦略。このアプローチにより、各タスクの特性に応じてプロンプトを動的に適応させることが可能。

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用語

ゼロショット転移

モデルが学習した知識を、特定の例なしに全く異なるタスクに適用する能力。大規模な汎化において重要なスキル。

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用語

少数ショット適応

最小限の例から新しいタスクに対してモデルが迅速に動作を調整するプロセス。ネットワークの重みを変更せず、活性化レベルで適応が行われる。

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用語

プロンプトキャリブレーション

モデルの確率分布を特定タスクの期待値に合わせるためにプロンプトを微調整する技術。キャリブレーションにより予測の信頼性と一貫性が向上。

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用語

文脈的プロンプティング

関連する文脈を動的にプロンプトに統合し、モデルをより正確な回答へ導くアプローチ。利用可能な情報に基づいてプロンプトを適応させる手法。

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用語

マルチショット学習

適度な数の例（通常5-20）を使用して文脈内学習を最適化する少数ショット学習の変種。複雑なタスクにおける効率性とパフォーマンスのバランスを取るアプローチ。

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用語

適応的プロンプティング

モデルの以前の応答とパフォーマンス指標に基づいてプロンプトを自動調整するシステム。この動的適応によりリアルタイムでの相互作用が最適化される。

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用語

プロンプトアンサンブル

同じタスクに対して複数の異なるプロンプトを使用し、それらの結果を組み合わせることで、堅牢性と精度を向上させる技術。プロンプトアンサンブルは、問題に対する多様な視点を活用する。