AI・機械学習用語集

リクエストごとに最適なLLMモデルを予測・選択するAIルーティングプラットフォーム。独自のメタモデルが各プロンプトに対する各LLMの性能を予測し、精度・コスト・速度のバランスで最適解を自動決定する。

2022年10月3日Anlatan公開NovelAI Diffusion。Pro 業界Pro Mainstream Anime Image AI Top + Pro Stable Diffusion fine-tune + Pro Danbooru学習 + Pro Story Generation + Pro Anime風Top独占 + Pro $10-$25 Subscription + 2024-Pro NAI Diffusion Anime V3 + 累計2021-2025年4年Heritage。

NovelAIが提供するLLMベースの小説・物語自動生成サービス。キャラクター設定・世界観・プロット構造をコンテキストとして保持し長文の一貫した物語を生成する。

2024年Nomic AI発表Nomic Embed Text v1・Industry-leading fully open-source embedding + Industry-leading Apache 2.0 + Industry-leading reproducible training + Industry-leading Matryoshka 768-dim + Industry-leading 8192 context。

Nomic AI社が2024年2月に公開したオープンソーステキスト埋め込みモデル。8,192トークンの長文対応と完全なトレーニングデータ開示（完全再現可能）を特徴とし、「最初の完全透明性を持つ商用グレード埋め込みモデル」として注目された。

2024年2月Nomic AI発表Nomic Embed Text v1.5・Industry-leading 64-768d Matryoshka + Industry-leading 8192 tokens + Industry-leading Apache 2.0 open-source + Industry-leading Nomic AI Nomic Embed Text v1.5 Apache 2.0 embedding 2024。

2024年Q4 Nomic AI (米New York拠点・2023年Brandon Duderstadt創業・Atlas Map / GPT4All開発元) 発表のNomic Embed Text v2・OSS Mixture-of-Experts (MoE) Embedding Model・475M total parameter / 305M active parameter MoE + Multilingual (100+言語) + Matryoshka Representation Learning (768次元 → 64-128-256-512次元可変截断) + 8,192 max sequence + Apache 2.0 License・MTEB English 65.85・初の完全Open Source MoE Embedding (training code/data全公開)・OpenAI text-embedding-3-small ($0.02/1M) のOSS代替主軸。

Nomic AIが開発したMixture-of-Expertsアーキテクチャ採用のオープンソーステキスト埋め込みモデル。v1.5の後継として2025年に公開され、MoE構造により効率と精度を両立する。

Nomic AI が 2024 年に公開したオープンソースの視覚埋め込みモデル。Nomic Embed Text と同一の埋め込み空間を共有し、画像とテキストを統一ベクトル空間で検索・比較できる。

Perceptron は1958年Frank Rosenblatt (Cornell University 心理学教授・1928-1971) が開発した世界初のニューラルネット学習アルゴリズムでMark I Perceptron ハードウェア (1960年Cornell Aeronautical Laboratory・400光検出器+512トランジスタ重み・$1万)・線形分離可能パターン認識・後1969年Minsky 論文「Perceptrons」でXOR 問題不能指摘でAI 第1冬入り・但し現代多層パーセプトロン (MLP) として復活し全Deep Learning の祖先となった歴史的アルゴリズム。

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ユーザー個別最適化機能。YouTube/Netflix/SpotifyレコメンドAI・Apple Intelligence・Windows 11 Recall（Copilot+ PC）・Google Gemini Memoryが代表で、協調フィルタリング+ベクトル検索+LLM Memoryで実装。

個人ごとに最適化する機能/体験。Amazon/Netflix/YouTube/SpotifyレコメンドAI・AppleIntelligence・Windows Recall（Copilot+ PC）が代表で、協調フィルタリング+ベクトル検索で実装される。

仮想空間没入技術（VR）。Apple Vision Pro（M2・4K Micro-OLED×2）・Meta Quest 3S・PS VR2・Pimax Crystal・Bigscreen Beyond・Valve Index 2が2026年代表で、Foveated Rendering+Pancakeレンズで解像度/重量改善。

モデルの精度だけでなく推論レイテンシ・消費電力・メモリ使用量などのハードウェア制約を同時に最適化するNAS手法。エッジデバイスやモバイル向けの効率的なモデル設計で特に重要となる。

Googleが開発した双方向Transformerベースの言語モデル。文脈を考慮した高精度な自然言語処理を実現。

Verbalized Confidence（言語化された確信度）とは、LLMに対して自身の回答への確信度を自然言語で表現させるアプローチであり、logitやトークン確率へのアクセスが不要なブラックボックス校正手法である。プロンプトで確信度を明示的に質問するか推論プロセス中に不確実性を言語化させることでAPIベースのクローズドモデルでも信頼度情報を取得できる。

OpenAI投資を受けたリーガルAIアシスタント。大手ローファームのデューデリジェンス・法律文書ドラフト・判例調査を自動化する。GPT-4ベースのカスタマイズLLMで法律ドメイン向けに特化。2023年設立で急成長中の法律特化AIスタートアップ。

Perplexity AI 2022年8月公開AI Search Engine。Sonar/Sonar Pro Native LLM + Web Search統合・Cite Source + Follow-up Question・$0(無料) + $20/月Pro、Google検索代替AI Search業界Top代表機。

AI検索エンジン。Perplexity Pro($20/月)・Sonar API・Deep Research・Shopping(Buy with Pro)・Comet Browser・Spaces・Pages・Auto Mode($200/月Max)が2026年代表、GPT-5/Claude Opus 4.7/Sonnet 4.6/Gemini 3モデル選択可、Amazon/DoorDash連携で米国+欧州/日本でユーザー急拡大。