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LLMが外部関数・ツールを正確に呼び出す能力を評価するベンチマーク。バークレー大学が2024年公開、2,000問・7カテゴリで関数引数の正確性・JSON出力精度を測定。
Google Brain開発の16bit浮動小数点（Brain Float）。FP32と同じ指数8bitでレンジ広く、AI学習で安定。NVIDIA H100/B200・TPU v5p・AMD MI300・RDNA 4で標準サポート。
2024年1月BAAI公開BGE-M3。Pro 業界Pro Mainstream Multi-Functionality Embedding先駆 + Pro Beijing Academy of AI主導 + Pro Multilinguality + Multi-Functionality + Multi-Granularity Pro Famous(M3命名由来) + Pro 100+言語対応 + Pro 568M Parameters + Pro MIT License + 累計2023-2025年2年Heritage。
BGE-M3（BAAI General Embedding M3）とは、北京智源人工智能研究院（BAAI）が開発した多機能・多言語・多粒度（Multi-Functionality, Multi-Linguality, Multi-Granularity）の埋め込みモデルである。Dense・Sparse・ColBERTの3つの検索手法を単一モデルで統合し、100以上の言語に対応する。
BAAI（北京智源人工知能研究院）が開発した多言語・多粒度・多機能の埋め込みモデル。Dense・Sparse・ColBERT の3種類のベクトルを同時生成し、100言語以上に対応する2024年公開のオープンソース Embedding モデル。
BAAI（北京人工知能研究院）が開発したオープンソース多機能埋め込みモデル。Dense・Sparse・ColBERT（Multi-Vector）の3種類の検索を1モデルで提供。
Beijing Academy of AI（BAAI）が開発した多機能・多言語・多粒度テキスト埋め込みモデル。Dense/Sparse/ColBERT式の3つの検索方式を1モデルで統合し、8192トークンまでの長文に対応する。
BAAI（北京人工知能研究院）が開発した多言語・多機能・多粒度テキスト埋め込みモデル。密ベクトル・疎ベクトル・ColBERTを一括サポートする。
2024年1月BAAI発表BGE-M3・Industry-leading multi-functionality dense+sparse+multi-vector + Industry-leading 100+ languages multilingual + Industry-leading 8192 max tokens + Industry-leading BAAI BGE-M3 MIT open-source multi-functionality embedding 2024。
2023年BAAI (Beijing Academy of AI)発表BGE Large・Industry-leading open-source embedding LLM + Industry-leading 1024-dim BERT-large + Industry-leading MTEB benchmark top + Industry-leading Chinese+English bilingual embedding。
2024年BAAI公開BGE Reranker v2-m3。Pro 業界Pro Mainstream Open Source Reranker Top + Pro Beijing Academy of AI主導 + Pro 100+言語対応 + Pro Multi-Granularity + Pro 568M Parameters + Pro MIT License + Pro Hugging Face MTEB Top + 累計2023-2025年Heritage継承代表機。
PostgreSQL用オープンソースベクトル拡張。既存のPostgreSQLデータベースに高次元ベクトルの格納・類似検索機能を追加する。SQLとのJOINが可能でシンプルな構成を保てる。
PostgreSQL Vector Extension。pgvector 0.8(2024年11月・HNSW Index・IVFFlat)・vector(1536) データ型・cosine_distance/l2_distance/inner_product・pgvectorscale(Timescale・Higher accuracy HNSW)・Supabase Vector・Neon pgvector統合・AWS RDS pgvector・Drizzle ORM support・1536 embedding dim(OpenAI ada-002)・768 Sentence-T5・3072 text-embedding-3-large・2026年Postgres単独でRAG実装増加。
Tsinghua 大学が提案した Prefix Tuning の改良版。各 Transformer 層の入力に学習可能な連続トークンを挿入し、分類タスクでもフルファインチューニングに匹敵する性能を実現。特に中規模モデル（330M〜10B）での性能改善が顕著。
全 Transformer 層のプレフィックスに学習可能なソフトプロンプトトークンを挿入する PEFT 手法。入力層のみに付与する初代 P-Tuning を全層に拡張した。
LLMが自身の回答に「これは正しいか？」と自己評価させることで不確実性を推定する手法。Kadavath et al.(2022)が提案し、P(IK)とも呼ばれる。
2016年Sennrich + Edinburgh発表BPE for NMT paper・Industry-leading Byte Pair Encoding LLM tokenizer Pioneer + Industry-leading GPT全系列 BPE-based + Industry-leading 8年heritage Industry-standard tokenizer。
2024年成熟BPE・Industry-leading iterative merge frequent pairs + Industry-leading subword tokenization standard + Industry-leading GPT + Llama base + Industry-leading Sennrich+Haddow+Birch BPE subword tokenization algorithm 2024。
Byte Pair Encoding（BPE）は、テキスト圧縮アルゴリズムを応用したサブワード分割手法で、コーパス中の最頻出バイグラムを反復的にマージして語彙を構築する。GPT-4o・Llama 3・Mistralなど2026年の主要LLMで最も広く採用されているトークナイザーアルゴリズムである。
テキストをサブワード単位に分割するトークナイゼーションアルゴリズム。最も頻出する隣接文字ペアを繰り返しマージして語彙を構築する。GPT系・LLaMA系など主要LLMの大半が採用する業界標準手法で、未知語への対応力とコンパクトな語彙サイズを両立する。