glossary
AI用語集
AI選びでつまずきやすい言葉を、専門用語を増やしすぎずに確認できます。
- LLM
大量の文章を学習し、質問への回答や文章作成を行う大規模言語モデルです。
- トークン
AIが文章を処理するときの単位です。長文や大量の資料を扱うほど多く消費します。
- プロンプト
AIに出す指示文です。目的、条件、出力形式を具体的に書くほど結果が安定します。
- RAG
外部資料を検索し、その内容を参照しながら回答する仕組みです。社内資料やPDF活用で使われます。
- マルチモーダル
文章だけでなく、画像、音声、動画など複数の形式を扱えるAIのことです。
- オープンモデル
モデルの重みや利用条件が公開され、自分の環境で動かしやすいAIです。
- ローカルLLM
クラウドではなく自分のPCで動かすLLMです。情報を外に出しにくい反面、PC性能が重要です。
- ファインチューニング
既存モデルを特定の用途やデータに合わせて追加学習させることです。
- エージェント
AIが手順を考え、検索や操作を組み合わせながら作業を進める仕組みです。
- ハルシネーション
AIが事実ではない内容をもっともらしく答えることです。公式情報での確認が大切です。
- コンテキスト長
AIが一度に読み込める情報量の目安です。長い資料やコードを扱うときに重要です。
- 商用利用
仕事や販売物で使えるかという条件です。AIごとに規約が違うため公式確認が必要です。