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ニュースで話題のAIトピックを解説・入門・背景から整理。モデルがどう作られ、学習し、動き、評価されるのかを、見出しの裏側にある仕組みを知りたい読者向けに説明します。

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基礎

コンセプト人工知能とは？人工知能（AI）とは、学習、推論、知覚、言語などの能力に関連する手法を用いて、予測、コンテンツ、推薦、意思決定など、目標に沿った出力を生成するコンピューターシステムを設計する分野です。また、人工知能によって作られたシステムそのものを指すこともあります。
比較学習と推論の比較学習は、AIモデルがタスクをより適切に実行できるよう、学習済みの設定を変更します。推論は、モデルの選択した状態を使って出力を生成しますが、その学習済みの設定は変更しません。学習はモデルを作成または適応させるものであり、推論はそのモデルを実際に動作させるものです。
コンセプト機械学習とは？機械学習とは、例やフィードバックからパターンを学習し、そのパターンを使って、まだ見たことのない事例に対する有用な予測、判断、出力を行うソフトウェアを構築する方法です。機械学習は人工知能における一つのアプローチであり、AI全体の同義語ではありません。
コンセプト生成AIとは？生成AIとは、既存データに含まれるパターンを学習し、それらのパターンを使って、テキスト、画像、音声、動画、コードなどの新しいコンテンツを生成する人工知能です。通常は、指示やその他の入力に応じてコンテンツを生成します。

トークン・コンテキスト・表現

モデルとアーキテクチャ

トレーニングと適応

コンセプトAIにおけるトレーニングとは？AIにおけるトレーニングとは、モデルの調整可能な内部値を変更し、選択した目的をよりよく満たす出力を生成できるようにするプロセスです。プログラマーがあらゆるケースにルールを書くのではなく、モデルは繰り返し行われるフィードバックと更新によって改善します。

推論と配信

AIシステム・オーケストレーション・エージェント

モダリティと生成メディア

コンセプトマルチモーダルAIとは？マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、音声、動画など、複数種類のデータから情報を処理・関連付けて、1つのタスクを実行できるAIです。マルチモーダルモデルは、画像と文章による指示を受け取っても、出力はテキストだけの場合があります。「マルチモーダル」とは、すべてのデータ種別を入力と出力の両方に使えるという意味ではありません。