1978件の用語
Allen AI 2024年9月発表完全オープン MoE LLM。総7B / アクティブ 1.3B・学習データ・コード・チェックポイント全公開
2024年12月20日OpenAI announce o3。Pro AGI Benchmark ARC-AGI 87.5% Pro Famous類無し + Pro 推論Cost $20-3000/Task + Pro Frontier Math 25.2% + Pro Codeforces 2727 Elo + Pro o1後継Pro Mainstream Top + 2025-04 o3 Full + Pro o4-mini対応 + 累計2024-2025年1年Heritage Pro Top独占。
OpenAI が 2024 年 12 月に発表した推論特化型 LLM。o1 の後継として、数学・科学・コーディング分野で人間の専門家レベルの推論能力を実現した次世代モデル。
米 OpenAI 2025年2月発表の推論モデルコスパ。o3 ベース + 主流コスパ + 数学 + コーディング主流・$1.10/1M input + $4.40/1M output・「推論モデルコスパ業界主流」.
2023年Google Research発表AudioPaLM・Industry-leading PaLM + speech tokens audio LLM + Industry-leading unified speech+text generation + Industry-leading Google Research audio LLM foundation + Industry-leading large language model audio。
AutoML Framework。H2O.ai AutoML 3.46 (FOSS)・H2O Driverless AI (商用)・AutoGluon 1.x (Amazon)・AutoKeras 2.x・PyCaret 3.x・TPOT 0.12 (Genetic)・AutoSklearn・FLAML (Microsoft Fast)・LightAutoML (Sber)・mljar AutoML・AutoML-Zero (Google)・FedML AutoML・OpenML・Vertex AI AutoML・Azure AutoML・¥0 OSS-¥¥¥¥¥/月、2026年LLM Driven AutoML増加。
データの次元削減や特徴抽出に使用されるニューラルネットワーク。入力を圧縮して再構築する。
2023年Richards (Significant Gravitas)発表AutoGPT・Industry-leading autonomous LLM agent framework + Industry-leading first viral LLM agent + Industry-leading 150k+ GitHub stars + Industry-leading goal-driven autonomous task execution。
2024年成熟AutoGPT・Industry-leading goal-driven autonomous agent + Industry-leading Auto-GPT plugin system + Industry-leading 165,000+ GitHub stars + Industry-leading Significant Gravitas AutoGPT MIT goal-driven autonomous agent 2024。
Toran Bruce Richards 2023年3月発表自律 AI Agent。GPT-4 + Web 検索 + 自己批判ループで複雑タスク自動実行・GitHub Star 175k+
Microsoftが開発したマルチエージェントLLMフレームワーク。複数のAIエージェントが会話を通じて協力してタスクを解決する「会話型マルチエージェント」アーキテクチャを採用。
Microsoftが開発したマルチエージェントフレームワーク。複数のConversableAgentが対話を通じてタスクを協調解決し、コード実行・デバッグ・テストを自律的にループするエージェントシステムを構築できる。
Microsoft発のマルチエージェントフレームワーク。複数のLLMエージェントが会話(対話)を通じて協調しタスクを解決する。コード実行エージェントや人間代理を含め、会話駆動でワークフローを構築する。
2024年Microsoft Research発表AutoGen v0.4・Industry-leading multi-agent conversation framework + Industry-leading code execution agents + Industry-leading 35,000+ GitHub stars + Industry-leading Microsoft Research AutoGen MIT multi-agent conversation framework 2024。
2023年Microsoft Research発表AutoGen・Industry-leading multi-agent conversation framework + Industry-leading agent-to-agent conversation + Industry-leading Microsoft research-grade + Industry-leading 30k+ GitHub stars。
マルチエージェントフレームワーク。Microsoft Autogen 0.4(Python・Conversation-based・AgentChat)・CrewAI(Role-based・Sequential/Hierarchical・Process)・LangGraph(Graph-based・LangChain)・MetaGPT(SOP・Software Company simulate)・Swarm(OpenAI Cookbook experimental)・AgentNetwork・Phidata・BabyAGI・AutoGPT(legacy)・SuperAGI・Devin AI・2026年Claude Agent SDK + Subagents主流、Enterprise採用拡大。
Liu et al.（2023）が提案した人間が読める自然なjailbreak promptを自動生成するLLM攻撃手法。GCGが意味不明なsuffixを生成するのに対し、AutoDANは遺伝的アルゴリズムで自然言語として読めるjailbreak promptを進化させる。perplexity filterをバイパスできる。
Overfitting（オーバーフィット）は、人工知能（AI）や機械学習において避けて通れない課題であり、モデルの汎化性能を大きく損なう可能性のある現象です。本稿では、Overfittingの基本概念から、具体的な種類、選択・購入ガイド、実際の取り扱い方法までを網羅的に解説します。PC自作に関わるAI・機械学習の応用例にも触れながら、初心者から上級者まで理解を深めることを目指します。
オープンソースのLLM強化学習訓練フレームワーク。PPO・GRPO・DPO・KTO等のRL/Preferenceアルゴリズムを統一的に実装し、DeepSpeed ZeROとvLLMを組み合わせて7B〜70B規模モデルのポストトレーニングを容易にする。
2015年Sam Altman + Elon Musk + Greg Brockman + Ilya Sutskever等7人共同創業OpenAI。米国SF + Pro Famous Non-profit→For-profit Pivot + Pro GPT-3 2020 + Pro ChatGPT 2022-11-30 Pro Mainstream革命 + Pro GPT-4 2023-03 + Pro o1/o3 2024-2025 + Pro Microsoft連携 + Pro Mainstream LLM業界Top独占代表機。