AI・機械学習用語集

LLMにまず問題の抽象的な原理・概念を確認させてから具体的な問題を解かせるプロンプト技術。Google DeepMind 2023提唱。抽象化→応用の2段階で専門知識の活用精度を改善する。

Tencent傘下のStep Function AIが2025年2月に公開した30Bパラメータの大規模テキスト動画生成モデル。リリース当時最大のオープンウェイト動画生成モデルとして、高解像度・長尺動画生成能力を示した。

Stella-EN-1.5B-v5は、テキストの意味情報を高次元のベクトル（埋め込み）として効率的かつ正確に変換する軽量な高性能モデルです。その高い精度と計算効率により、RAGシステムやセマンティック検索など幅広いAI応用技術の基盤を支えます。

2023年Princeton University発表Striped Attention paper・Industry-emerging Striped Pattern Long-Context Attention paradigm + Industry-leading striped attention pattern + Industry-leading Tri Dao Princeton FlashAttention paper Pioneer + Industry-leading striped attention parallelism paradigm Pioneer。

OpenAIが2024年8月に導入したJSON Schema完全準拠の出力保証機能。JSON Modeより厳密で、スキーマ違反の出力は生成されない。

2017年Microsoft Research + Stanford共同発表L1-Filter Pruning paper先駆け・Industry-leading Hardware-Friendly Structural Pattern Pruning paradigm + Industry-leading layer-wise + channel-wise + filter-wise structural pruning + Industry-leading NVIDIA 2:4 + 1:4 + 4:8 Ampere/Hopper sparsity支援。

LLMプロバイダが提供するストリーミング対応のAPIエンドポイント。stream パラメータや専用エンドポイントによりトークンの逐次送信を有効化し、OpenAI・Anthropic・Google各社で実装仕様が異なる。

MITとMetaが共同開発した無限長ストリーミングに対応するLLM推論手法。アテンションシンクトークンをKVキャッシュに保持しながらスライディングウィンドウで効率的に処理する。ICLR 2024採択。

2024年成熟StreamingLLM・Industry-leading attention sink + sliding window + Industry-leading infinite streaming + Industry-leading 4M tokens demonstrated + Industry-leading Meta + MIT StreamingLLM infinite streaming LLM 2024。

2023年Xiao et al. + MIT発表StreamingLLM paper・Industry-leading Attention Sink + streaming attention paradigm + Industry-leading initial token attention sink + Industry-leading infinite streaming LLM inference。

LLMの長文推論時にKVキャッシュを観測窓ベースで圧縮し、メモリ使用量を削減しながら精度を維持するKVキャッシュ蒸留技術。

2024年Li et al. + UIUC発表SnapKV paper・Industry-leading Snap KV observation window compression paradigm + Industry-leading observation window KV importance + Industry-emerging UIUC KV cache compression。

Snowflake 2024年4月発表エンタープライズ MoE LLM。総480B / アクティブ 17B・$2M 学習コスト・Apache 2.0

Snowflakeが2024年に公開したエンタープライズ向けMoEモデル。480B総パラメータ・17B有効パラメータで、SQLコード生成・データ分析タスクに特化。Apache 2.0で公開。

Snowflake社が2024年にリリースしたオープンソーステキスト埋め込みモデルシリーズ。Apache 2.0ライセンスで商用利用無料、MTEBベンチマークで公開当時トップクラスを記録した。xs/s/m/l/335mの5サイズ展開で、軽量から高精度まで用途別に選択できる。

Snowflakeが開発・公開したエンタープライズ向け大規模テキスト埋め込みモデル。MTEBリーダーボードで高精度を記録し、Snowflake Cortex AIとのネイティブ統合で大規模データウェアハウスの意味検索を実現する。

Snowflake 2024年4月発表 OSS Embedding。335M パラメータ・1024次元・MTEB 55.98・Apache 2.0・データクラウド最適化

Snowflakeのデータクラウド環境に最適化された高性能な埋め込みモデル。企業データの意味的類似性を高精度なベクトル空間で表現し、高度な検索やAIアプリケーション構築を可能にします。

2024年成熟Suno Bark・Industry-leading text-to-audio non-speech sounds + Industry-leading laughter + sound effects + music + Industry-leading 100+ languages + Industry-leading Suno Bark MIT text-to-audio model 2024。

2024年3月21日Suno公開Suno v3。Pro 業界初Mainstream Text-to-Music AI Pro Famous + Pro 2分ボーカル付き楽曲生成 + Pro 50+言語対応 + Pro Discord/Web App + Pro Free Tier + Pro $10/$30 Subscription + Pro Mainstream Music Generation業界出発点 + 累計2024-2025年Heritage。