AI・機械学習用語集

LLMが生成したテキストに埋め込まれた統計的ウォーターマークを検出するアルゴリズムおよびシステムで、AI生成テキストの真贋判定に使用される。

テキスト埋め込み（Embedding）とは、単語・文・文書などのテキストデータを固定長の実数ベクトルに変換する手法で、意味的に近いテキスト同士がベクトル空間上で近くに配置されるため、検索・分類・クラスタリングなど多様なNLPタスクの基盤技術として利用される。

OpenAIの第3世代テキスト埋め込みモデル。最大8,192トークン・1536次元・1M tokens $0.02で、RAGやセマンティック検索の標準的な選択肢。

OpenAI 2024年1月発表 Embedding 第3世代。3072次元・MTEB 64.6→71.0・Matryoshka 次元削減対応・$0.13/1M

Yuksekgonul et al.（2024）が提案した自動微分フレームワークの自然言語版。数値勾配の代わりに「テキスト勾配」（LLM が生成する改善方向の自然言語フィードバック）を逆伝播し、プロンプト・コード・分子構造などを最適化する。

2023年Hugging Face公開Text Generation Inference(TGI)。Pro 業界Pro Mainstream Production LLM Serving Top + Pro 米国/フランスHugging Face + Pro Rust実装 + Pro Apache 2.0 + Pro Hugging Face Hub統合 + Pro Continuous Batching + 累計2023-2026年3年Heritage継承代表機。

Hugging Faceが開発したオープンソースのLLM推論サーバーで、Rustベースの高性能バックエンドとFlash Attention統合により本番環境向けのテキスト生成APIを提供する

Hugging FaceがオープンソースLLMのプロダクション向け高速推論に特化して開発したサービングフレームワーク。continuous batching・Flash Attention・tensor parallelismを統合し、単一APIで多数モデルを効率的に提供する。

LLMの学習データからベンチマークや評価データと重複するテキストを検出・除去する前処理工程。N-gramマッチングやハッシュベースの類似度判定を用いて、学習データの汚染を事前に防止する。

Figma→Code AI生成。Builder.io Visual Copilot・Anima (React/Next.js Export)・Locofy 1.x・Tempo (Visual+AI)・Figma Dev Mode 2.0・FigCharm (Cursor統合)・Tempo Stack・Visual Copilot (Builder.io)・OpenLLMetry・Quest AI・Animaapp・¥¥¥¥¥/月-¥¥¥¥¥¥/月・Tailwind+shadcn/ui Output・¥0 Free Tier、2026年Figma Sites+AI Code完全統合。

物理対象のリアルタイムデジタル複製。NVIDIA Omniverse・Siemens Xcelerator・Dassault 3DEXPERIENCE・Microsoft Azure Digital Twins・Unity Industrial Collectionが代表で、工場/都市/人体をAIシミュレーション。

LLMの推論時に追加の計算リソースを投入して回答品質を向上させる手法の総称。学習時ではなく推論時にスケーリングを行う点が特徴で、OpenAI o1/o3やDeepSeek R1などの推論モデルの基盤技術である。

LLMの推論時に利用可能な計算リソース（トークン数・探索回数・時間）を問題の難易度や種類に応じて動的に配分する最適化手法。固定配分と比較して最大14倍の効率改善が報告されている。

推論時（テスト時）に計算資源を追加投入してLLMの出力品質を向上させる手法の総称。学習時スケーリング則の補完として2024年末以降急速に注目が集まっている。

推論時に計算量を増やすことでLLMの出力精度を向上させる技法。学習コストを増やさずに「考える時間」を与えることでモデルの能力を引き上げる。

テストタイムコンピュートスケーリングとは、LLMの推論時（テスト時）に投入する計算量を増やすことで、モデルの性能を向上させるアプローチである。従来の訓練時スケーリング則を補完する新しいパラダイムとして、2024年以降急速に研究が進展した。

推論時に入力データを使ってモデルを一時的に更新する技術。訓練後の静的モデルでは対応できない分布外データへの適応を可能にし、長文脈・ドメイン外タスクで効果を発揮する。

2024年Cognition Labs発表Devin・Industry-leading autonomous software engineer AI + Industry-leading multi-step task + browser+terminal+editor + Industry-leading first autonomous SWE agent 2024年3月 viral。

Mistral AIとAll Hands AIが2025年5月に共同公開したソフトウェアエンジニアリングエージェント向けLLM。24Bパラメータで、SWE-Bench VerifiedスコアSWE 46.8%を記録し、GPT-4oやDeepSeek-Coder-V2を上回るエージェントコーディング性能を示した。

Mistral AI が 2025 年 12 月公開したエージェント特化型コーディング LLM。SWE-Bench Verified で高スコア、Aider/Cline/Continue 等の自律コーディングエージェント用途向けに最適化された 24B 級軽量オープンモデル。