1978件の用語
GitHubの実際のIssueとPRから構成されるソフトウェアエンジニアリング向けLLMベンチマーク。LLMがリアルなバグ修正タスクをどれだけ解決できるかを評価する。
実際のGitHubイシューを解決するソフトウェアエンジニアリング能力を測定するLLMベンチマーク。2,294件のPython OSS修正タスクで構成される。
GitHubの実際のissueとPRペアから構築したLLMコード生成ベンチマーク。モデルが実際のソフトウェアリポジトリのバグを修正するパッチを生成できるかを評価する。
GitHubの実際のIssueと修正コミットペアを使い、LLMがコードバグを自律修正できる能力を評価するソフトウェアエンジニアリングベンチマーク。2023年公開・2,294問。
Princeton/シカゴ大学が開発したソフトウェアエンジニアリング特化LLMベンチマーク。2,294件の実GitHubイシューをモデルが修正し自動テストで評価する。
Stability AI 2023年7月公開のSD 第2世代モデル。35億params (UNet) + 2つのText Encoder・1024×1024 デフォルト・SD 1.5 比飛躍的品質向上。
Stability AI 2024年2月発表・6月公開のSD 第3世代。MM-DiT (Multimodal Diffusion Transformer) アーキ採用、テキスト埋込・プロンプト解釈大幅向上。
2023年Elon Musk創業xAI。米国California州San Francisco + Pro Anti-woke AI主張 + Pro Grok 1 2023-11/Grok 2 2024-08/Grok 3 2025-02 + Pro X(Twitter)統合 + Pro Tesla Dojo連携 + Pro Memphis Colossus 200K H100 GPU Pro Famous Supercluster + 累計2023-2025年2年Heritage Pro Top独占。
Elon Musk氏率いるxAI社が開発する大規模言語モデル。2024年後半のGrok 3から、超大規模GPUクラスタ「Colossus」を用いた高度な推論能力と、リアルタイムなX（旧Twitter）情報の統合を特徴とする次世代AIシリーズ。
2024年Q3-Q4 xAI (米San Francisco・2023年Elon Musk創業・累計funding $11B+ Series B + Series C・Grok LLM family + xAI infrastructure focus・OpenAI competitor positioning) 発表Colossus・Memphis Tennessee 100k NVIDIA H100 supercomputer・Industry-shocking 122-day構築record (June 2024 - September 2024・Industry-standard supercomputer construction 1-2年vs xAI 4 month record) + Single-cluster Industry-leading 100k H100 scale + Liquid cooling D2C deployment + Future expansion 200k H100 Q4 2024 + 1M H100 equivalent 2025年Roadmap・Grok 3 training compute infrastructure + xAI AI race competitive infrastructure。
Sepp Hochreiter 2024年5月発表 LSTM 拡張版。Exponential Gating + Matrix Memory・Mamba 対抗・LSTM 復興
LSTMの発明者Sepp Hochreiterが2024年に発表した拡張LSTM。行列メモリ（mLSTM）とスカラーメモリ（sLSTM）の2ブロック、指数関数的ゲーティングを採用しGPT-3規模で競合するLLMを構築できる。
コンテキストフリー文法（CFG）を用いてLLMのトークン生成を制約し、任意のスキーマ準拠の構造化出力を高速生成するライブラリ。MLC-AI（TVM）チームが開発。
MLC AI Teamが開発した高速文法制約デコーディングライブラリ。コンパイル済みオートマトンとGPU並列処理により、ほぼゼロオーバーヘッドで構造化LLM出力を生成する。
Tianqi Chen 2014年OSS化のGradient Boostingライブラリ。Kaggleコンペティション+表データ機械学習業界標準・Python/R/Java/Scala対応。
Microsoftが提案したRoPEの拡張版位置エンコーディング。各位置に指数的減衰スケーリングを加えることで、訓練長を大幅に超える長いコンテキストへの安定した外挿を実現する手法。
GPTQ量子化LLMのNVIDIA GPU推論に特化したPythonライブラリ。カスタムCUDAカーネルとEXL2量子化形式で高速・低VRAM推論を実現し、ローカルLLMの推論速度標準として普及。
Edge Aiは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
Edge AI NPU/Accelerator。Hailo-10H (40 TOPS Edge LLM)・Hailo-15 (28 TOPS Embedded)・Hailo-8L (Raspberry Pi AI Kit M.2)・Coral USB Accelerator/PCIe Edge TPU (Google・4 TOPS)・Rockchip RK3588 (6 TOPS NPU・Orange Pi 5 Plus)・MediaTek Genio・NXP i.MX 95・Texas Instruments TDA4VM・Sophon BM1684X・Movidius Myriad X (Intel・廃止)・¥¥3k-¥¥¥¥30k Edge Module、2026年家庭Edge AI普及。
Edge AI Compilerは、深層学習モデルをエッジデバイス向けに最適化する専用コンパイラです。モデル圧縮、量子化、グラフ最適化を自動実行し、推論速度を最大100倍高速化しながら、メモリ使用量を90%削減します。