513件の用語
Hugging Faceは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
Hugging Face Ecosystem。Model Hub(1M+ model・Llama 3.3/Qwen 2.5/DeepSeek R1・無料download)・Transformers library(Python・4.50+ 2025年・PyTorch/JAX/TF)・Datasets(Arrow format)・Spaces(Gradio/Streamlit demo hosting)・Inference API($9/mo Pro)・Inference Endpoints($0.033/h起)・HF Endpoint TGI Docker・AutoTrain・Evaluate(benchmark)・PEFT(LoRA Library)・accelerate・bitsandbytes(quantization)・2026年 OSS LLM central hub、Meta Llama 3.3 70B deployment一等地。
ニューラルネットワークの学習アルゴリズム。誤差を逆伝播して重みを更新する手法。
機械学習の1回のパラメータ更新で処理するデータ数。大きいと学習安定・GPU効率向上、小さいと汎化性能・メモリ節約。VRAM量とのトレードオフで選定。
Validation Datasetは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
Hallucination対策。HaluEval Benchmark・FactScore・SelfCheckGPT・SAFE Search-Augmented Factuality Evaluator・Anthropic Citation Mode・Perplexity Sources・Grounding (RAG・Web Search・Tool Use)・Confabulation・GPTAuditor・Lynx (Patronus AI)・Lasso Security・¥0 OSS-API・Reasoning Step Verification・Self-Consistency・¥0 知識・2026年Citation Mandatory化。
LLMが事実と異なる情報を自信を持って生成する現象。GPT-5・Claude 4・Gemini 2でも完全解消されておらず、RAG・Tool Use・ファクトチェックで軽減する設計が必須。
Google Brain開発の16bit浮動小数点（Brain Float）。FP32と同じ指数8bitでレンジ広く、AI学習で安定。NVIDIA H100/B200・TPU v5p・AMD MI300・RDNA 4で標準サポート。
PostgreSQL Vector Extension。pgvector 0.8(2024年11月・HNSW Index・IVFFlat)・vector(1536) データ型・cosine_distance/l2_distance/inner_product・pgvectorscale(Timescale・Higher accuracy HNSW)・Supabase Vector・Neon pgvector統合・AWS RDS pgvector・Drizzle ORM support・1536 embedding dim(OpenAI ada-002)・768 Sentence-T5・3072 text-embedding-3-large・2026年Postgres単独でRAG実装増加。
Byte Pair Encoding・サブワード分割。tiktoken(OpenAI・cl100k_base/o200k_base)・SentencePiece(Google・Llama/Mistral)・Qwen3 tokenizer(151k vocab)・HuggingFace Tokenizers(Rust)・GPT-5 tokenizer推定300k+、byte-level BPE 代表実装、2026年多言語ト化効率+3-5x改善。
Vision Transformerは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
大規模データ集合。Apache Hadoop 3.4・Apache Spark 3.5・Apache Kafka・Apache Flink・Databricks・Snowflake・Google BigQuery・AWS Redshiftが代表基盤で、ペタバイト規模・リアルタイムストリーム処理で2026年も拡大。
LLM Fine-Tuning Stack。LoRA (Low-Rank Adaptation・rank 8-64)・QLoRA (4bit Quantized LoRA・bitsandbytes)・DoRA (Decomposed)・Unsloth 2025.x (2-5x faster・Free Tier)・Axolotl 0.x (YAML Config)・torchtune 0.5 (PyTorch official)・LLaMA-Factory・Hugging Face TRL 0.13・PEFT 0.14・Liger Kernel (Triton)・FSDP/DeepSpeed Zero、2026年GRPO RL Fine-Tune普及。
事前学習LLM追加訓練。LoRA/QLoRA(低ランク)・Full Fine-Tuning・DPO/ORPO(選好最適化)・Axolotl・Unsloth 2026・Hugging Face TRL・OpenAI Fine-tuning API(GPT-4o mini)が代表、2026年はH200 80GB×8+vLLM+FSDP分散構成が標準、PEFT効率化進化。
Feature Engineeringは、人工知能（AI）および機械学習分野において極めて重要な概念であり、技術です。モデルの精度とパフォーマンスを向上させるために不可欠な要素として認識されており、その重要性は日々高まっています。本稿では、Feature Engineeringの定義から種類、選び方、そしてトラブルシューティングまで、初心者から上級者まで理解できるよう詳細に解説します。
ML Feature Store。Tecton.ai (Enterprise)・Feast 0.42 (FOSS+Tecton)・Hopsworks 4 (Logical Clocks・FOSS+Cloud)・Featureform・Vertex AI Feature Store (GCP)・SageMaker Feature Store (AWS)・Databricks Feature Store・Snowflake Feature Store・Iguazio Feature Store・¥0 OSS-¥¥¥¥¥¥/月・Online Serving・Offline Training Pipeline・Time Travel・Point-in-Time Correctness、2026年Feast+Hopsworks FOSS主流化。
Vision Language Model(2024-2026年)。GPT-4V/4o/o1(OpenAI・vision)・Claude Sonnet 4.6/Opus 4.7 vision・Gemini 2.5 Pro multimodal・LLaVA 1.6/Next(OSS・Llama base・$0)・CogVLM2 19B(Tsinghua)・MiniCPM-V 2.6(8B mobile)・InternVL 2.5(OpenGVLab・78B)・Qwen2-VL/Qwen2.5-VL(Alibaba・72B)・Pixtral 12B(Mistral・2024年9月)・Florence-2(Microsoft・vision encoder)・Llama 3.2 Vision 11B/90B・Molmo(Allen AI・OSS open weights+data)・2026年 OCR/Image Q&A実用化、ローカル動作可能。
高性能LLM推論サーバー。vLLM 0.6(UC Berkeley・PagedAttention・継続batch・FP8 KV cache・Throughput 10-30x)・SGLang(Structured Generation Lang・Prefix caching・Multi-LoRA)・Hugging Face TGI 3.0(Text Generation Inference・Rust)・NVIDIA TensorRT-LLM・LMDeploy(MMRazor)・Aphrodite Engine・Ollama(small scale)・vLLM A100/H100最適・tensor parallel TP=8・2026年 vLLM+SGLang主流、Enterprise TGI Docker。
LLM高速推論バックエンド。vLLM 0.10(UC Berkeley・PagedAttention)・TGI(HuggingFace Text Generation Inference)・SGLang 0.4(RadixAttention・Tree Evict)・TensorRT-LLM・llama.cpp server・llama-swap・Ollama engine・LitServe・Triton Inference Server・Ray Serve代表、2026年continuous batching+FP8 KV Cache定番。
Federated Learningは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術であり、分散型学習の枠組みを提供する革新的なアプローチです。この技術は、データを中央集権的に収集せずに、エッジデバイスやクライアント端末上でローカルに保持されたデータを活用してモデルを学習する仕組みを実現します。特にプライバシー保護やデータの非効率な転送を回避するという利点から、IoT機器、スマートフォン、医療機