AI・機械学習用語集

ELYZAが公開した日本語LLM評価ベンチマーク。要約・翻訳・創作・コード生成など実用的な指示追従100問を人手評価し、日本語モデルの実力をGPT-4と比較する。

医療連合学習とは、複数の医療機関が患者データ（電子カルテ・医用画像・ゲノムデータ等）を施設外に出すことなく、連合学習によって医療AI・診断支援LLMを共同で訓練する手法で、HIPAA・個人情報保護法等の法規制に準拠したデータ活用を実現する。

2024年成熟ElevenLabs Multilingual v3・Industry-leading 29 languages voice cloning + Industry-leading expressive TTS + Industry-leading voice library + Industry-leading $5-$330/month ElevenLabs Multilingual v3 expressive TTS 2024。

2022年1月設立ElevenLabs(2023-01 Beta公開)。Pro 業界Pro Mainstream Voice AI/TTS Top + Pro Voice Cloning Pro Famous + Pro 30+言語対応 + Pro Pro Voice Quality + Pro $5-$330/月 Subscription + Pro a16z/Sequoia投資 + 2024-Pro Voice Library + 2024-08 Pro Reader App + 累計2022-2025年3年Heritage。

GPT・LLaMA系が採用する自己回帰的事前学習手法。過去のトークンのみを参照して次トークンを予測する因果マスキングを用いる。スケールアップで強力な汎化性能を示し、現代LLMの主流アーキテクチャとなった。

Inkle Studiosが開発したインタラクティブフィクション記述言語「Ink」と、それを活用したLLMベースの分岐型ナラティブ生成システム。ゲーム・インタラクティブストーリー制作に特化。

データ分析で得る洞察。Google Analytics 4 Insights・Amplitude Insights・Mixpanel Insights・HubSpot・Tableau・ChatGPT Data Analyst・Claude Analysis toolで抽出、CVR改善/離脱率低減など意思決定根拠として活用。

2024年Chen et al. (Tencent+Tsinghua)発表INSIDE・Industry-leading internal state hallucination detection LLM + Industry-leading EigenScore + Industry-leading white-box LLM + Industry-leading hidden states analysis。

Instruction Tuningは、自然言語の指示文（instruction）と応答ペアのデータセットを用いてLLMをファインチューニングし、ユーザーの指示に正確に従う能力を獲得させる学習手法である。

大規模言語モデルに対し、人間の指示（Instruction）と期待される応答のペアデータで追加学習を行い、モデルの指示追従能力を向上させる手法。ChatGPTの基盤技術の一つであり、汎用LLMを実用的なアシスタントに変換する鍵となる技術。

大規模言語モデルに「指示に従って応答する」能力を付与するファインチューニング手法。人間が作成した指示-応答ペアのデータセットで教師あり学習を行い、ゼロショットでの指示追従性を大幅に向上させる。FLAN、InstructGPT、Alpaca等の先駆的研究で実用性が実証され、現代のLLMの標準的な訓練ステップとなっている。

自然言語の指示（instruction）に従って応答できるようLLMをファインチューニングする手法。指示-応答ペアのデータセットで学習し、汎用的な指示追従能力を獲得させる。

PydanticモデルをLLMの出力スキーマとして使用し、型安全な構造化レスポンスを取得するPythonライブラリ。OpenAI・Anthropic・Gemini等の主要APIに対応。

テキスト指示で既存画像を編集するDiffusionモデル。「馬をシマウマにして」などの自然言語命令に従い、画像の内容を変更しながら構図や照明を保持する2023年の先駆的画像編集手法。UCバークレー発。

2024年5月UK AI Safety Institute (UK AISI・英国政府機関) 発表のInspect AI・OSS LLM Capability/Safety Evaluation framework。Python実装・MIT License・GitHub Star 2k+ (2024年Q4)・国家AI Safety評価機関による公的Eval framework標準化試み・OpenAI/Anthropic/Google DeepMind/Meta等の Frontier LLM Modelの Capability evaluation (Math/Coding/Cybersecurity/CBRN/Persuasion) 実装・Multi-turn / Tool use / Agentic evaluation対応・US AISI / Japan AISI / Singapore IDA等の各国AI Safety機関でも採用検討中の国際標準志向Framework。

Shanghai AI Labが開発したDCNv3（変形可能畳み込みv3）を核とする大規模ビジョン基盤モデル。InternImage-H（10.89B）でCOCO AP 65.5を達成し、ViTベースを超えた。

2024年Shanghai AI Lab発売InternVL・Industry-leading Shanghai AI Lab Vision-Language Model + Industry-leading InternViT-6B encoder + Industry-leading Vicuna/Llama backbone + Industry-emerging InternVL Shanghai AI Lab Pioneer。

2024年Shanghai AI Lab発表InternLM-Math・Industry-leading bilingual math reasoning LLM + Industry-leading InternLM 7B/20B base + Industry-leading 8K context + Industry-leading Chinese+English math support。

2024年7月OpenGVLab発表InternVL2・Industry-leading 76B max VLM + Industry-leading dense+sparse vision encoder + Industry-leading 8B-76B model family + Industry-leading OpenGVLab InternVL2 MIT open-source VLM family 2024。

Shanghai AI Labが2024年発表の動画基盤モデル。マルチタスク学習フレームワークで動画認識・理解・検索を統合。InternVL視覚エンコーダとInternLMを組み合わせた6Bパラメータモデル。