AI・機械学習用語集

Liquid AI 2024年9月発表 Liquid Neural Network ベース LLM。LFM-1B/3B/40B・MIT 系創業・$250M 調達・Transformer 代替

2024年Recraft公開Recraft V3。Pro 業界Pro Mainstream Vector AI Image Top + Pro 米国/英国Recraft + Pro Anna Veronika Dorogush Pro CEO + Pro Vector生成Pro Famous + Pro Brand Identity + Pro $30M Series B + Pro Logo/Icon/Illustration特化 + 累計2023-2026年3年Heritage継承代表機。

2024年10月30日Recraft公開v3。Pro 業界Pro Mainstream Vector + Brand Identity Image AI Top + Pro Text Rendering Top独占 + Pro SVG Vector生成 + Pro Style Reference + Pro Brand Style + Pro Anna Veronika Dorogush Pro CEO主導 + Pro a16z/Khosla投資 + 累計2022-2025年3年Heritage。

RAGにおける検索結果を質問に対して最適化した要約に圧縮するフレームワーク。抽出型（Extractive）と抽象型（Abstractive）の2モード。Guo et al. 2023提案。検索精度とLLM入力効率を両立する。

LoRAアダプターなしで全パラメータファインチューニング並みの性能を実現するPEFT手法。Zhao et al.（2024）提案。Transformer層をランダムにサンプリングして選択的に学習し、残りは固定。メモリ効率とフルファインチューニング精度を両立。

画像・動画・テキストファイル等のサイズを変更する処理。AI 補完による高解像度化（アップスケール）、ピクセル削減（ダウンスケール）が主要な使い方。

2024年Reducto公開Reducto API。Pro 業界Pro Mainstream Enterprise高精度Doc Parser + Pro 米国SF Reducto + Pro 2024-Reducto設立Adit Abraham + Raunak Chowdhuri + Pro Y Combinator W24 + Pro 表構造高精度98%認識 + Pro $0.01/page + Pro Frontier ChunkingFor RAG + 累計2024-2026年2年Heritage継承代表機。

ロングコンテキストウィンドウの性能評価・活用において、入力コンテキストから特定情報を正確に検索・抽出する技術群。Needle in a Haystack（NIAH）テストで検索精度を評価し、LLMLinguaやAutoCompressorなどのコンテキスト圧縮技術で効率化を図る。RAGとの統合設計パターンも含む。

LLMへのプロンプトに外部知識ベースから検索した関連情報を動的に付加する技法。RAG（Retrieval-Augmented Generation）のプロンプト設計側に焦点を当てた概念で、ハルシネーション抑制と回答品質向上に有効。

学習率を最大値から最小値まで一定の割合で直線的に減衰させるスケジュール手法。BERTやRoBERTaで採用され、実装のシンプルさと十分な効果を両立する。

LLMの中間層から取得した活性化ベクトルに対して線形分類器を訓練し、モデルが内部的にどのような概念を表現しているかを検出・可視化する手法。

プロンプトインジェクション攻撃を多層防御で検出するオープンソースフレームワーク。ヒューリスティック分析・LLM ベース判定・ベクトル類似度検索・カナリアトークン挿入の4層で攻撃を検出し、自己学習型の攻撃パターンデータベースを構築する。セルフホストと API 版の両方で利用可能。

Technology Innovation Institute（TII）が構築した5兆トークン規模の高品質Webテキストコーパス。独自のMacroData Refinementパイプラインで CommonCrawlから厳選し、Falconモデルの学習に使用された。Webデータのみでキュレーション済み書籍・論文に匹敵する品質を達成。

モデルの重み空間ではなく隠れ表現（hidden representations）に介入してファインチューニングするPEFT手法。Wu et al.（2024）提案。LoReFT（Low-rank Linear Subspace ReFT）が代表的実装。

LLMの安全性拒否（"I can't help with that"等の応答）が中間層の単一方向ベクトルで媒介されていることを利用し、その方向を除去することでモデルの検閲を無効化する研究。

2022年Riffusion公開Riffusion v1.0 OSS。Pro 業界Pro Mainstream Spectrogram→音楽OSS生成先駆 + Pro 米国SF Riffusion + Pro Stable Diffusion基盤 + Pro Hayk Martirosyan + Seth Forsgren設立 + Pro オープンソースMIT License + Pro Spectrogram画像→音楽変換 + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。

2024年9月5日Replit公開Replit Agent。Pro 業界Pro Mainstream Web AI Coding Top + Pro Replit統合 + Pro Full-Stack開発自律 + Pro Browser-based + Pro Amjad Masad Pro CEO主導 + Pro $250/$25 Subscription + Pro $1.16B Valuation + 2025-Pro Replit Agent v2 + 累計2016-2025年9年Heritage。

過去のタスク・ドメインのデータをバッファに保存（または生成）して新タスク学習時に混合再学習することで壊滅的忘却を防ぐ継続学習手法群の総称。

2023年Shinn et al. + Northeastern University発表Reflexion paper・Industry-leading Reflexion self-reflection iteration paradigm + Industry-leading LLM self-reflection + Industry-emerging Reflexion Northeastern Pioneer。

2024年Reflect公開Reflect Notes。Pro 業界Pro Mainstream AI Note-taking Privacy重視Top + Pro 米国SF Reflect Inc + Pro 2021-Reflect設立 + Pro GPT-4 Backlinks AI + Pro E2E暗号化 + Pro Daily Notes + Pro Roam Researchライバル + Pro $10/月 + 累計2021-2026年5年Heritage継承代表機。