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ハルシネーション対策
「ハルシネーション対策」とは、大規模言語モデル(LLM)が出力する「事実とは異なるもっともらしい嘘(ハルシネーション)」を検出、防止、抑制するための技術的アプローチや設計手法のことです。
ファインチューニング
「ファインチューニング(追加学習)」とは、事前学習済みの大規模なベースモデルに対し、特定の業界データや専門データを用いて追加で学習させることで、特定タスクの精度を高めるチューニング手法のことです。
ベクトルデータベース
「ベクトルデータベース」とは、高次元のデータ(文章、画像、音声など)をAIモデルによってベクトル(数値の配列)に変換し、類似性の高いデータをミリ秒単位で高速検索することに特化したデータベースのことです。