AI・機械学習用語集

金融マルチタスク指示チューニングLLM。LLaMAをベースにMFTInstruct（136,000件の金融指示データ）でSFT学習し、多様な金融NLPタスクに単一モデルで対応する。

オープンソースの金融特化LLM。LLaMAやMistralをベースに金融テキストでファインチューニングし、誰でも再現・カスタマイズ可能な金融AI基盤を提供する。

金融テキスト解析に特化したBERTモデル。Financial PhraseBank等の金融コーパスで事前学習を継続し、感情分析・NER・質疑応答で高精度を実現する。

複数の組織が人間フィードバックデータを共有せずに協調してRLHF（人間フィードバック強化学習）を実施するフェデレーテッド学習の応用手法。報酬モデルと方策をプライバシー保護しながら分散学習する。

データを中央サーバに集めずに各クライアントのローカルデータでLLMを分散ファインチューニングする手法。プライバシー保護と大規模分散学習を両立する。

Federated Learningは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術であり、分散型学習の枠組みを提供する革新的なアプローチです。この技術は、データを中央集権的に収集せずに、エッジデバイスやクライアント端末上でローカルに保持されたデータを活用してモデルを学習する仕組みを実現します。特にプライバシー保護やデータの非効率な転送を回避するという利点から、IoT機器、スマートフォン、医療機

Federated Learning Framework。TensorFlow Federated TFF・PySyft (OpenMined・PyTorch)・Flower 1.13 (FOSS Multi-Framework)・FedML 0.8 (Backbone+Cross-Device+Cross-Silo)・FATE Federated AI Technology Enabler (WeBank・中国)・OpenFL (Intel)・PaddleFL (Baidu)・NVIDIA FLARE 2.5・Substra (Owkin)・FedScale・¥0 OSS、2026年Flower+FedML普及拡大。

クラス不均衡問題に対処するために Cross-Entropy Loss を改良した損失関数。簡単なサンプル（高確信度の正解予測）の損失重みを下げ、難しいサンプル（低確信度の予測）に学習を集中させる。物体検出の RetinaNet で提案され、LLM のトークンレベル学習やクラス不均衡なテキスト分類でも効果を発揮する。

フォトニックコンピューティング（Photonic Computing）は、電子の代わりに光（フォトン）を使用して情報処理を行う革新的なコンピューティング技術です。光の速度と並列性を活用し、従来の電子コンピュータの限界を突破することを目指しています。

2020年Photoroom設立(2019-Beta公開)。Pro 業界Pro Mainstream Mobile Background Removal Top + Pro Matthieu Rouif Pro CEO主導 + Pro 元GoPro/Apple + Pro iOS/Android対応 + Pro 累計世界月間1億+ Download + Pro $43M Series A + Pro $500M Valuation + 2024-Pro AI Image Generator + 累計2019-2025年6年Heritage。

LLMに2〜5個の入出力例（ショット）を提示し、期待するタスクのパターンを学習させるプロンプティング手法。例示なしの Zero-shot より高精度で、大量の学習データを必要とするファインチューニングより手軽。分類・変換・抽出タスクで特に効果を発揮する。

LLMに少数（2〜10個程度）の入出力例をプロンプト内で提示し、タスクのパターンを文脈内学習（In-Context Learning）させるプロンプト技法。Zero-shotより精度が高く、Fine-tuningより手軽。

Few-shot プロンプティングとは、大規模言語モデルへのプロンプトに少数（2〜5個程度）の入出力例を含めることで、モデルに期待するタスクのパターンを学習させ、新しい入力に対して同様の形式・品質で出力させるプロンプト技法である。In-context Learning（文脈内学習）の代表的手法として広く活用されている。

BRIGHTは、単なる情報検索能力（Retrieval）だけでなく、取得したコンテキストを基に高度な推論や複雑な思考プロセスを要求するRAGシステムを評価するためのベンチマークです。

2024年Q4 Browser-Use (オーストリアGregor Zunic + Magnus Müller共同創業・GitHub 30k+ stars Industry-leading Open-source Browser Agent library) 発表Browser-Use・Industry-leading Python Open-source Browser Agent library・LLM-powered web browsing automation + Playwright/Selenium integration + Industry-leading Open-source Browser Agent Pioneer + Industry-emerging Browser Agent Industry-leading framework + Claude + GPT + Gemini + 多LLM integration agnostic + Industry-leading Open-source Browser Agent ecosystem alignment。

PLAUDが2024年に発売したカード型AI録音デバイス。磁気でiPhone/Androidに貼り付け、ChatGPT連携でリアルタイム文字起こし・要約・タスク抽出を行う。

2024年Q3 Plaud Inc. (中国深圳・2023年Allen Wong創業・Plaud Note 第1弾product 2023年・$179 voice recording iPhone aux device + AI summary subscription) 発表のPlaud NotePin・$169 standard hardware + $20/月 Pro subscription (Plaud Note successor + Pin形state改良 + 衣服クリップ装着・Magnetic Clip + Wristband + Pendant strap 3 wear modes) + Voice memo recording (30 hours battery + GPT-4o based AI transcription + Summary + Topic extraction + Action items) + Multi-language support 100+ languages + ChatGPT integration + Notion/Obsidian export・Voice memo-focused professionals user base + Plaud Note ecosystem expansion。

Black Forest Labs (元Stable Diffusion 開発チーム) 2024年8月公開のText-to-Image AI。Flow Matching + Rectified Flow・写実度業界最高水準で SD3 を凌駕。

2024年8月Black Forest Labs発表Flux.1 [pro]・Industry-leading 12B DiT + Industry-leading state-of-art text-to-image + Industry-leading Robin Rombach ex-SD founders + Industry-leading Black Forest Labs Flux.1 [pro] commercial image generation 2024。

Black Forest Labs画像生成モデル(2024年8月)。FLUX.1 Pro(API専用)・Dev(12B・非商用OSS)・Schnell(Apache 2.0)・FLUX.1.1 Pro Ultra(4MP出力)・FLUX Kontext(2025年・コンテキスト編集)が代表、Stable Diffusion後継として2026年画像生成AIトップティア、ComfyUI/Forge/diffusers統合。