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AI(エーアイ)

API(エーピーアイ)

Bard(バード)

Bing(ビング)

Bing Image Creator(ビングイメージクリエーター)

Chain-of-Thought(チェインオブソート)

ChatGPT(チャットジーピーティー)

ChatGPT Plus(チャットジーピーティープラス)

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Few-shot(フューショット)

Google Colaboratory(グーグルコラボラトリー)

GPT(ジーピーティー)

GPT-4(ジーピーティーフォー)

JavaScript(ジャバスクリプト)

Linux(リナックス)

Markdown形式(マークダウンケイシキ)

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PowerShell(パワーシェル)

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SNS(エスエヌエス)

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Webサービス(ウェブサービス)

Zero-shot(ゼロショット)

アテンション

アドイン

オプトアウト

学習済みモデル

学習方法

隠れ層

箇条書き

画像認識

カラム

機械学習

機械翻訳

コマンドプロンプト

強化学習

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教師なし学習

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自然言語

シミュレーション

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スクレイピング

生成系AI

大規模言語モデル

対話型AI

逐次処理

チャット

著作権

特徴量

トランスフォーマー

ニューラルネットワーク

ハードウェア

ビッグデータ

ファインチューニング

フィードバック

プロンプトエンジニアリング

ベクトル

マクロ

モデル容量

役割設定

リジェネレート

履歴

リンク

AI(エーアイ)

ArtificialIntelligenceの略で、人工知能のこと。自ら学習することで思考や認識、判断といった人間的な行動を実現できるコンピュータープログラム。

API(エーピーアイ)

Application Programming Interfaceの略。ソフトウェアに組み込まれている機能を外部から呼び出して利用できるしくみのこと。

Bard(バード)

Googleが開発した対話型Al。Googleの検索サービスを利用してインターネットから情報を収集して回答を生成することができます。

Bing(ビング)

マイクロソフトが提供している検索サービスのブランド名。通常のWeb検索に加えて、ChatGPTと同じモデルを使用した「BingAl」と呼ばれる対話型AIサービスも提供しています。

Bing Image Creator(ビングイメージクリエーター)

自然言語による入力から画像を生成できる生成系AIサービス。画像の要素やタッチなどを指定することで、AIが自動的にイラストや写真のような画像を生成してくれます。

Chain-of-Thought(チェインオブソート)

思考の過程。ChatGPTなどの対話型AIとの会話で目的に合った回答を引き出すための手法のひとつ。回答の方法を段階的に示したり、具体的に例示したリすることで、思考の過程を追って回答させます。

ChatGPT(チャットジーピーティー)

OpenAIが開発した対話型AIサービス。人間が会話するときと同じ自然言語で質問を入力すると、同じく自然言語を使ってAIが回答となる文章を自動的に生成することができます。

ChatGPT Plus(チャットジーピーティープラス)

OpenAIが提供している対話型AIサービスChatGPTの有料プラン。無料版のGPT-3.5よりも賢いGPT-4をモデルとして利用できるほか、Web検索やプラグインなどの追加機能を使えます。

DALL・E(ダリ)

DALL・Eは、自然言語の記述からデジタル画像を生成する、OpenAIにより開発された深層学習モデルです。

DALL・Eの歴史

・2021年1月: DALL・Eが初めて発表されました。これはGPT-3の画像生成のために変更されたバージョンを使用しています。
・2022年4月: DALL・Eの後継バージョンであるDALL・E 2が発表されました。これはより高い解像度でよりリアルな画像を生成するように設計されています。
・2022年7月20日: DALL・E 2がベータ段階に入り、100万人の待機リストのメンバーに招待が送られました。
・2022年9月28日: DALL・E 2が一般公開され、待機リストの要件が撤廃されました。
・2022年11月: OpenAIはDALL・E 2をAPIとしてリリースし、開発者はモデルを自身のアプリケーションに統合できるようになりました。
・2023年9月21日: DALL・E 2の後継であるDALL・E 3が発表されました。

Few-shot(フューショット)

ChatGPTなどの対話型AIから目的に合った回答を引き出すための「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる手法のひとつ。質問時に具体的な回答方法や回答に似た例を示すことで正しい回答へと近づくための情報を提示します。

Google Colaboratory(グーグルコラボラトリー)

Googleが提供しているWebサービスのひとつ。開発言語であるPythonの編集や実行環境がWebサービスとして提供されており、ブラウザのみでPythonの開発や実行が可能。

GPT(ジーピーティー)

Generative Pre-Trained Transformerの略。.OpenAlが開発した高度な自然言語モデルのシリーズ名。トランスフォーマーと呼ばれる画期的な深層学習モデルを使って事前学習した自然言語生成モデルのこと。バージョンごとにGPT-3.5やGPT-4などとバージョン名を付けて呼ばれます。

GPT-4(ジーピーティーフォー)

GPT-4は、OpenAIが開発した最新の自然言語処理AIモデルです。GPT-4は、テキスト生成AI「ChatGPT」を開発・運営するOpenAIによって公開されました。GPT-3やGPT-3.5よりも上位のモデルであり、さまざまなプロフェッショナルや学術的なベンチマークで人間と同等のパフォーマンスを発揮します。

GPT-4、司法試験で受験者の上位10%程度のスコアを記録

GPT-4は、大規模なマルチモーダルモデルで、画像とテキストの入力を受け付け、テキストの出力を生成します。実世界のシナリオでは人間よりも能力が劣る一方で、さまざまなプロフェッショナルや学術的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示します。例えば、模擬の司法試験では、GPT-4はテスト受験者の上位10%程度のスコアを記録しました。これに対して、GPT-3.5のスコアは下位10%程度でした。

GPT-4はChatGPT PlusまたはCopilot（Bing）で利用可能であり、開発者はAPIを使用してアプリケーションやサービスを構築できます。

JavaScript(ジャバスクリプト)

コンピュータープログラミングで利用されるスクリプト言語のひとつ。主にWebページに様々な処理を埋め込むために利用される言語。

Linux(リナックス)

ファイル処理や画面表示など、コンピューターの基本的な機能を提供するOS(OperatingSystem)の一種。主にサーバーや組み込み機器などで利用されることが多い。

Markdown形式(マークダウンケイシキ)

Webページを記述するためのHTMLを簡略化して記述するための記法。文章の見出しを「#」「##」などで表したり、項目を「-」「・」などで表したリと記号で文書の構造や体裁を表現できます。

OpenAI(オープンエーアイ)

OpenAIは、2015年12月にサム・アルトマン、イーロン・マスクなどの起業家や投資家によって設立された組織です。OpenAIの目的は、人類全体に利益をもたらす汎用人工知能（AGI）の普及と発展であり、AGIは「高度に自律的なシステムで、経済的に価値のあるほとんどの作業で人間を上回る」ものと定義されています。

OpenAIは、AI分野の先駆的な組織の1つとして、大規模な言語モデルや画像生成モデルを開発し、以前はオープンソースモデルを公開してきました。特に、ChatGPTの公開はAIブームの火付け役となったツールです。

OpenAIは、非営利法人のOpenAI, Inc.とその営利法人の子会社であるOpenAI Global, LLCから構成されています。OpenAIは、AI技術の進歩に寄与し、多くの人々の仕事や生活に影響を与えることを目指しています。

OpenAI年表の概要

OpenAI年表の概要は以下の通りです。

2015年12月11日: サム・アルトマン、イーロン・マスクらによって非営利法人OpenAI Inc.が設立され、合わせて10億米ドルの寄付予定の約束を受けた。
2018年2月: イーロン・マスクがOpenAI Inc.から離れ、役員を辞任。
2019年3月11日: 営利部門のOpenAI LPを設立。Khosla VenturesとReid Hoffman Foundationから出資を受けた。
2022年11月30日: ChatGPTを公開。
2023年1月23日: マイクロソフトから100億米ドルの出資を受け、マイクロソフトが49%の株式を取得。
2024年2月14日: ChatGPTに会話履歴機能追加。
2024年2月15日: 旧東側諸国系犯罪者集団による悪用を阻止。

OpenAIは、カリフォルニア州サンフランシスコのミッション地区に本社を構えています。

PowerShell(パワーシェル)

マイクロソフトが開発したスクリプト言語のこと。コマンドを入力することで、OSの操作やWebサービスへのアクセスなど様々な処理を実行できます。

Python(パイソン)

コンピュータープログラミング言語の一種。Webアプリケーション開発などでも使われるが、データ分析や機械学習の分野で人気があります。

SMS(エスエムエス)

Short Message Serviceの略。携帯電話の電話番号を宛先として利用して短いメッセージをやり取りできるサービス。

SNS(エスエヌエス)

Social Networking Service Twitter Facebook、Instagramなど、ユーザーが自らメッセージなどのコンテンツを投稿し、交流を楽しむサービス。

Stable Diffusion(ステイブルディフュージョン)

StabilityAlが提供している画像生成AIサービスのこと。自然言語で画像の要素やタッチなどを指定することでAIが自動的に画像を生成してくれます。

Stable Diffusionの年表概要

2022年: Stable Diffusionの初期バージョンがリリースされました。これは、テキストから画像を生成するAIモデルであり、オープンソースとして公開されています。
2023年7月: Stable Diffusionの正式版SDXL1.0がリリースされました。
2023年11月: SDXL Turboが発表されました。

Stable Diffusionは、画像生成技術の進化において重要な役割を果たしており、今後もその進歩は続くと予想されます。ユーザーは、これらのモデルを使用して、様々なクリエイティブな画像を生成することができます。また、Stable Diffusionは、AIアートコミュニティにおいても大きな注目を集めており、多くのアーティストやデザイナーがこのツールを活用しています。今後のアップデートや新機能の追加にも期待が集まっています。

Webサービス(ウェブサービス)

インターネット上で提供され、ブラウザーを使ってWebページと同じようにアクセスし、利用することができるサービスのこと。

Zero-shot(ゼロショット)

ChatGPTなどの対話型AIから目的に合った回答を引き出すための「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる手法のひとつ。質問時に具体例などを示さず単純に出力してほしい情報を指示するだけの方法。

アテンション

日本語では「注意機構」と訳される深層学習モデルで利用される技術の一種。言語モデルの場合、文章を構成する単語間の関係を学習し、その重み付けによって単語間の結びつきの強さや全体の文脈を判断するために利用されます。トランスフォーマーを構成する重要な要素のひとつで、現代の大規模言語モデルを飛躍的に進化させた要因となる技術。

アテンション技術は、深層学習において重要な要素技術の1つであり、特に自然言語処理や画像生成の分野で注目されています。以下は、アテンション技術の年表とその発展についての詳細です。

アテンション技術の年表と動向

2014年：Bahdanauらにより発表された機械翻訳におけるアテンション機構が高い精度と汎用性で注目を集め、画像キャプション生成や音声認識、質問応答、機械読解などのタスクで応用されました。

最新動向

・アテンションの階層化
・並列化の例
・自然言語処理分野でのセルフアテンションの研究

アテンションは、入出力間の関係性を学習する際に重要であり、可変長のデータ全体を保持したまま入力データの各要素と出力データとの関係性を学習することを可能にしました。さまざまなタスクで応用され、深層学習の発展に大きく貢献しています。

「ChatGPTなどAIのしくみ」について｜AI/人工知能の基礎

「ChatGPTなどAIのしくみ」について｜AI/人工知能の基礎ご訪問ありがとうございます。今回は、「ChatGPTなどAIのしくみ」についてご紹介します。1：機械学習のしくみプログラムであるAIが自動的に何かを...

アドイン

ベースとなるソフトウェアに後から組み込むことで、機能を足したり、拡張したりできるソフトウェアのこと。たとえば、ExcelにChatGPTの機能を追加するものなどがあります。

オプトアウト

事業者が提供するサービスに関して、利用者自身が能動的に意思を表示することで、サービスを停止したり、サービスの一部機能を拒否したりすること。個人情報の利用を拒否したりする場合に利用します。

学習済みモデル

開発者が与えた情報によって、あらかじめ内部的なニューラルネットワークのパラメーター(重み付け)が調整された機械学習モデルのこと。開発者が意図した情報が出力されやすくなるようになっています。

学習方法

機械学習において、どのような方法でモデルのパラメーターを決定するかを決める方法。人間が考えた問と正解からデータの特徴量を学習する「教師あり学習」や機械学習モデルが自らデータの特徴量を学習する「教師なし学習」などがあります。

隠れ層

人間の脳を模した深層学習モデルでは、入力層からデータを入力し、中間の複数の層を経由して、出力層へとデータが送られます。このとき、重ねられた中間の層のことを隠れ層と呼ぶ。単に中間層と呼ばれる場合もあります。

箇条書き

情報を整理して記述するための方法のひとつ。情報を内容や意味から複数の項目に分けて、ひとつずつ個別に記述する方式。

画像認識

写真やイラストなどの画像が何を表現しているかを判断し、あらかじめ決められた方法で分類する技術のこと。

画像認識技術の歴史的な発展の概要

【1】1940年代に画像認識の原点「バーコード」が登場

バーコードはアメリカの大学院生によって発明され、画像データの一種として最も古い画像認識技術の応用と言えます。

【2】1980年代にパソコンが登場

パソコンの普及により、画像認識技術の研究が進みました。

【3】1990年代には画像認識ソフトが普及

デジタル機器の技術革新とインターネットの発展により、画像認識技術が一般的な存在として広がりました。

【4】2000年代以降、機械学習によって画像認識が進化

2012年にDeep Learningを用いた「Super Vision」が画像認識のブレイクスルーとなり、エラー率を改善しました。現在ではDeep Learningを活用した画像認識技術が広く応用されており、自動運転車、医療診断、セキュリティシステムなどで活躍しています。

画像認識技術は、日常生活やビジネスに大きな影響を与えており、今後の発展が期待されています。

カラム

表形式のデータ構造における「列」のこと。

機械学習

人工知能のカテゴリのひとつ。人間が設定した判断基準ではなく、自ら学習することによって、自動的に情報を思考、認識、判断するための基準を設定できるシステムのこと。

機械翻訳

ある言語で記述された文章を、元の意味を損なうことなく、別の言語へと変換するシステムのこと。

コマンドプロンプト

Windowsに搭載されているコマンド入力式操作用のインターフェース。あらかじめ定められた書式でコマンドを入力することで、OSの様々な機能を利用できます。

強化学習

機械学習における学習方法のひとつ。学習した結果にスコアを設定することで、そのスコアを最大化するように自ら学習を重ねモデルを調整する方式。

教師あり学習

機械学習における学習方法のひとつ。人間が考えた質問と回答の例を学習させることで、未知の質問に対しても学習結果を参考に人間の例と同じように回答できるようにモデルを調整する方式。

教師なし学習

機械学習における学習方法のひとつ。与えられたデータを自ら学習することで、特徴量などの判断基準を自ら獲得し、正解を判断できるようにモデルを調整する方式。

検索サイト

インターネット上にWebページを探すためのサービスのこと。キーワードを入力することで、それに合ったWebページを一覧表示できます。

自然言語

人間が普段会話をしたり、文章を読み書きしたりするときに利用している日常的な言語のこと。

シミュレーション

一定のルールを定めた環境下で、対象の動作や反応がどのように変化するかをコンピューターの計算によって仮想的に表現するシステムのこと。

商用利用

対象物を直接販売したり、対象物を加工したり、別のものに組み込んだりして、営利的な活動に利用すること。

深層学習

人間の脳を模したニューラルネットワークを用いた機械学習の一種。ディープラーニングとも呼ばれます。多層的な階層構造のモジュールでデータを処理し、それぞれのモジュール間の関連性を表現するパラメーター(重み付け)に変換することで、コンピューター上で思考や認識、判断といった人間的な行動を実現できます。

スクレイピング

たくさんの情報の中から、必要な情報を抽出すること。狭義には、RPAツールやPythonなどの言語を利用してWebページに掲載されている情報を自動的に抜き出すことを指す。

生成系AI

言語や画像、映像、楽曲などを生成できるシステムのこと。自然言語でリクエストすることで、それに合った出力結果を得ることができます。質問に対して言語で回答するChatGPT、詳細を述べた言語から画像を生成するDALL・Eなどがあります。

生成系AIの発展に関する主な出来事

2014年: Generative Adversarial Networks（GAN）がIan Goodfellowによって発表され、生成系AIの研究に革命をもたらしました。
2018年: GoogleのDeepMindがBigGANを発表し、画像生成の品質が大幅に向上しました。
2020年: OpenAIがGPT-3を発表し、テキスト生成の能力が大きく進歩しました。
2021年: DALL-EとCLIPがOpenAIから発表され、画像とテキストの関連性を理解する新しいモデルが登場しました。
2022年: Stable Diffusionが登場し、高品質な画像生成が可能になり、オープンソースとして公開されました。
2023年: ChatGPTが公開され、対話型AIとして大きな注目を集めました。

これらの技術は、ビジネス、アート、エンターテイメントなど、多岐にわたる分野で応用されており、今後もその進化と応用範囲は拡大していくことが予想されます。特に、オープンソースのモデルが多くの開発者に利用され、新しいアプリケーションの開発が進んでいます。生成系AIは、創造性を必要とする作業において、人間の能力を補完し、新たな可能性を開く技術として注目されています。

大規模言語モデル

内部的なニューラルネットワークのパラメーター(確率計算を行うための係数の集合体)を大量に持つ言語モデルのこと。明確な定義はないが、数十億パラメーターを持つ言語モデルを大規模言語モデル(LargeLanguageModel:LLM)と呼ぶ。ChatGPTのベースとなったGPT-3は1750億パラメーター(現在のGPT-3.5や最新のGPT-4はさらに多い)、GoogleのBardは5400億パラメーターとなります。

大規模言語モデルのその発展の歴史

大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）は、自然言語処理の分野で重要な進歩を遂げてきた技術です。その発展の歴史をご紹介します。

2013年: Googleが「word2vec」を発表し、単語のベクトル表現を通じて言語の意味を捉えることが可能になりました。
2014年: 「seq2seq」モデルと「Attention Mechanism」が導入され、機械翻訳の精度が大幅に向上しました。
2015年: 「Transformer」モデルが登場し、自己注意機構を用いて、より複雑な言語パターンを学習することができるようになりました。
2018年: Googleが「BERT」を発表し、文脈を考慮した単語の表現を学習することで、言語理解の精度をさらに高めました。 2020年: OpenAIが「GPT-3」を発表し、1750億個のパラメータを持つ大規模モデルとして注目を集めました。
2021年: Googleが「T5」や「GShard」を発表し、大規模なトレーニングデータとパラメータを用いたモデルが登場しました。 2022年: OpenAIが「DALL-E」と「CLIP」を発表し、テキストと画像の関連性を理解する新しいモデルが登場しました。
2023年: OpenAIが「GPT-4」を発表し、テキストだけでなく画像や音声の入力も可能になり、パラメータ数は推定約100兆個に達しました。

主なAIモデルのパラメータ数
AIモデル	パラメータ数	備考
GPT-3.5	3,550億個	OpenAIが開発。自然言語処理に特化。
GPT-4	推定100兆個	OpenAIが開発。 GPT-3.5の後継モデルで、より高度な自然言語処理能力を持つ。
Claude	520億個	具体的な情報は非公開。
LLaMa2	70億、130億、 330億、650億	パラメータ数の異なる複数のバージョンが存在。

対話型AI

人間が会話するときと同じように自然言語を使って会話することができるAl。ChatGPTも対話型AIのひとつ。

主な対話型AIサービス11選の紹介

主な対話型AIサービス11選の紹介
1	ChatGPT	OpenAIによって開発された対話型AIツールで、無料版でも回数制限なく利用できます。月額料金を支払えば、さらに高度な機能を使えます
2	Bing AI (現Copilot)	Microsoftによって開発された対話型AIサービスで、Bing検索を経由して回答を作成するため、最新情報にも対応しています
3	Google Bard	Googleが提供する対話型AIツールで、完全無料で利用できます
4	NotionAI	20回まで無料で利用でき、月額10ドルで有料版も利用可能です
5	Claude2	1日30回無料で利用でき、月額20ドルで有料版があります
6	ChatSonic	無料で利用でき、月額33ドルで有料版があります
7	Perplexity AI	無料で利用でき、月額20ドルで有料版があります
8	AIチャットくん	無料で1日5回まで利用でき、LINEの友だち追加で使えます
9	Cyber Mates	無料で利用でき、音声機能も活用可能です
10	Forefront chat	無料で回数制限あり、月額9ドルから有料版が利用できます
11	YouChat	無料で利用できます

これらの対話型AIツールは、ビジネスや日常生活で役立つさまざまな用途に活用できます。選ぶ際には、無料で利用できる機能やセキュリティ、精度、日本語対応などを考慮して、自分に合ったツールを選んでみてください。

オススメは、無料でGPT-4が利用できるBing AI (現Copilot)です。

逐次処理

ひとつずつ順番に処理する方法のこと。

チャット

文字を入力してリアルタイムに会話をすることができるシステムのこと。

著作権

文章や画像、楽曲など、創作者が自らの作品に対して主張できる権利のこと。作品の用途を限定したり、似通った作品の存在を許可しないように主張したりできます。

特徴量

対象に特有の表現を見極めるための数値的な情報のこと。対象を数値化し、そこから特定の計算をするなどして、変形・抽出された情報を指す。

トランスフォーマー

現代の生成系AIの革新的な進化をもたらした機械学習技術。アテンションと呼ばれるデータの相互関係に注目したデータを用いることで、文脈を正確にとらえることができるうえ、並列処理を可能にすることで大規模化や高速化を実現した。

「ChatGPTなどAIのしくみ」について｜AI/人工知能の基礎

ニューラルネットワーク

深層学習で用いられる理数モデルの一種。人間の脳を模した構造で、入力データを線形変換する処理単位が多階層に、ネットワークを構成しています。

ニューラルネットワークの重要な出来事

ニューラルネットワークは、生物の神経回路の動作を模した数理モデルであり、機械学習や深層学習の分野で広く利用されています.ニューラルネットワークの歴史に関するいくつかの重要な出来事をご紹介します。

ニューラルネットワークの重要な出来事
1	1943年	ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが最初のニューラルネットワークモデルを提案しました。
2	1958年	フランク・ローゼンブラットがパーセプトロンを発表しました。
3	1982年	ジョン・ホップフィールドによって再帰型ニューラルネットワーク（ホップフィールド・ネットワーク）が提案されました。
4	1985年	ジェフリー・ヒントンらによりボルツマンマシンが提案されました。
5	1986年	デビッド・ラメルハートらにより誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）が再発見され、広まりました。

これらの出来事は、ニューラルネットワークの発展に大きな影響を与えました。現在では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、オートエンコーダ（自己符号化器）など、さまざまな種類のニューラルネットワークが活用されています。

ハードウェア

コンピューターシステムを構成する装置の総称。大規模言語モデルの進化においては、とりわけニューラルネットワークの線形的な計算を高速に実現できるGPU(グラフィックカード)の役割が大きい。

ビッグデータ

大量かつ多様な種類で構成されたデータの集合体のこと。代表的なものにはゲノム情報、気象情報、企業活動、人間の社会活動などに関するデータなどがあります。

ファインチューニング

学習済みの大規模言語モデルに、後からデータを与えて学習させることで、モデルのパラメーターの値を調整すること。単に「チューニング」とも呼ぶ。特定の分野に特化した質問に答えられるようにする際に利用されます。

フィードバック

システムの出力を評価したり、追加や修正などを加えたりすること。ChatGPTでは、出力された回答に対してフィードバックを与えることで、別の回答を引き出したり、学習に役立てたりすることができます。

プロンプトエンジニアリング

ChatGPTなどの言語モデルから、意図した回答を引き出すための質問テクニックのこと。指示を明確にしたり、例を与えたり、思考の過程を明らかにするなど、様々な手法があります。

ChatGPTの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング4つの基本」についてご紹介｜AI/人工知能の基礎

ChatGPTの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング4つの基本」についてご紹介｜AI/人工知能の基礎ご訪問ありがとうございます。今回は、ChatGPTの性能を引き出す操作「プロンプトエンジニアリング4つの基本」につ...

ベクトル

対象となる情報を、位置や方向などを表現できる座標値として表す方式。画像のドットを表現する際などにも用いられるが、言語モデルでは、単語を意味など様々な属性から数百次元の空間上のベクトルに割り当てることで計算する手法が存在します。意味の近い単語がベクトル空間の近くに配置されることなどで意味の理解などがしやすくなります。

マクロ

アプリケーションの操作を自動化するために実装されている内部プログラミング言語。ExcelなどではVisualBasicを利用してセルの操作や計算などを実行できます。

モデル容量

大規模言語モデルの性能を判断するときなどに参考にされる内部的なパラメーターの量。具体的には、ニューラルネットワークで確率計算を行うための係数の集合体の容量を指す。パラメーター量とも呼ばれ、多いほど言語表現が自然で、知識も豊富な言語モデルと言われています。

役割設定

対話型AIが回答する際に、どのような背景、視点、知識で回答すればいいかを指定することで、目的に合った回答を導きやすくする質問テクニック。

リジェネレート

ChatGPTが出力した回答が不正確だったり、不自然だったりしたときに、もう一度、回答を生成してもらう機能。ChatGPTは、内部的にゆらぎのパラメーターを持っており、標準で高く設定されているため、基本的に毎回回答は変化します。

履歴

過去にChatGPTに質問した内容が保管されているところ。表示される件数が限られており、古いものから順番に削除されます。ただし、内部的には最大30日間保存されます。

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【回答精度を上げるプロンプトエンジニアリング】
■基本(プロンプトエンジニアリングとは\|登場の背景と未来\|基礎\|4つの基本\|質問の仕方) ■手法(テキスト作成\|情報収集\|文章(作成\|添削\|レポート)\|外国語プログラミング活用\|表計算ソフト\|Windowsコマンド)
【関連】
テキストエディタ(サクラエディタ\|正規表現) プログラミング【C言語】STG作り方\|C言語の入門/基礎\|リファレンス/サンプル文

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