AI・機械学習用語集

LLM（大規模言語モデル）の学習データを収集・選別・品質管理する一連のプロセス。CommonCrawl等の大規模Webコーパスから有害コンテンツ除去・重複排除・品質フィルタリングを行い、高品質な学習データセットを構築する。

LLMデータキュレーションパイプラインとは、ファインチューニング用データセットの収集・クリーニング・フィルタリング・重複排除・品質スコアリング・多様性確保を体系的に管理するワークフローである。Argilla・Label Studio・Lilac等のツールが主流で、データ品質がモデル品質を決定する。

LLMの学習データセットから重複・類似テキストを検出・除去する技術。MinHash LSHやSuffix Arrayなどのアルゴリズムを用い、学習効率の向上とmemorization（暗記）リスクの軽減を実現する。

LLM（大規模言語モデル）を活用して非構造化テキストや文書から構造化データを自動的に抽出する技術。従来の正規表現やルールベースNLPでは対応困難だった曖昧な表現や文脈依存の情報を、LLMの言語理解能力によって高精度に抽出できる。

大規模言語モデルの学習データから重複・類似コンテンツを検出・除去する技術。完全一致（Exact Dedup）と近似一致（Fuzzy Dedup）の2段階で実施し、MinHash LSHやSimHashが代表的なアルゴリズムである。

大規模言語モデル（LLM）の学習に必要なデータを収集・前処理・品質管理・トークン化する一連のワークフロー。Common CrawlやFineWebなどの大規模コーパスを入力とし、学習可能な形式に変換する。

大規模言語モデルの学習データから低品質テキスト・有害コンテンツ・個人情報（PII）を自動検出・除外するフィルタリング技術。fastText分類器やperplexityベースのスコアリングが代表的な手法である。

LLMデータフライホイールとは、大規模言語モデルの本番運用で蓄積されるユーザーフィードバック・推論ログ・品質評価データを体系的に収集し、モデルの継続的改善に活用する好循環サイクルの総称である。データ収集→品質評価→サンプル選定→アノテーション→再学習→再デプロイの各段階を自動化パイプラインで結合することで、運用期間が長くなるほどモデル性能が加速度的に向上する仕組みを構築できる。

大規模言語モデルの学習データに対して行うテキスト正規化・クリーニング・言語判定・エンコーディング修正などの初期処理工程。生データを後続の品質フィルタリングやトークン化に適した形式に変換する。

LLMが特定のテキスト（個人情報・著作物・テストデータ）を訓練時に記憶し、プロンプト誘導によって再現・出力できる状態を検出・定量化する手法。記憶抽出攻撃と汚染検出の両面を含む。

LLMが生成したテキストに人間には見えない統計的パターンを埋め込み、後から出所を検証できる技術。

LLM（大規模言語モデル）がテキストを生成する際に、次のトークンを選択するアルゴリズムの総称。貪欲法・ビームサーチ・サンプリング系など複数の手法があり、生成品質・多様性・速度のトレードオフを制御する。

LLM（大規模言語モデル）の出力品質・安全性・信頼性を体系的に検証する手法の総称。従来のソフトウェアテストとは異なり、確率的な出力を扱うためファジーマッチング・LLM-as-Judge・統計的評価など独自のアプローチが必要となる。

LLMの推論フェーズにおいて追加の計算リソースを投入し、生成品質や正確性を向上させる手法の総称。訓練時の計算量（Train-Time Compute）に対し、推論時に計算を増やすことでモデルの実効性能を引き上げる考え方。

LLMアプリケーションの動作状況をリアルタイムに計測・収集・可視化する技術体系。トークン消費量、レイテンシ、エラー率、コストなどのメトリクスを統合的に監視し、本番環境での品質と費用対効果を継続的に最適化する。

LLMの投機的推論（Speculative Reasoning）とは、大規模言語モデルが複数の推論パスを並行して生成し、検証ステップで最も妥当な結果を選択する手法である。推論精度の向上とレイテンシ削減を両立させるアプローチとして2025年以降注目されている。

LLM投機的推論の応用分野とは、複数推論パスの並行生成と検証選択の手法が実際に活用されている具体的なドメインを指す。数学的推論、コード生成、科学的発見、医療診断支援、法的文書分析などで顕著な精度改善が報告されている。

LLM投機的推論の検証メカニズムとは、複数生成された推論パスの正確性を評価し、誤った推論を排除するための技術体系である。Process Reward Model（PRM）やOutcome Reward Model（ORM）、自己反省（Self-Reflection）などが含まれる。

LLM投機的推論のパフォーマンス最適化とは、複数推論パスの並行生成に伴う計算コスト増大を抑制しつつ推論精度を維持するための技術群である。適応的パス数制御、早期終了、キャッシュ活用などの手法が含まれる。

LLM投機的推論プロセスとは、仮説生成・自己検証・合意選択の3段階から成る推論手順である。モデルが複数の解答候補を生成し、論理的整合性を内部評価した上で最終回答を決定する一連のパイプラインを指す。