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2024年2月Nomic AI発表Nomic Embed Text v1.5・Industry-leading 64-768d Matryoshka + Industry-leading 8192 tokens + Industry-leading Apache 2.0 open-source + Industry-leading Nomic AI Nomic Embed Text v1.5 Apache 2.0 embedding 2024。
2024年Q4 Nomic AI (米New York拠点・2023年Brandon Duderstadt創業・Atlas Map / GPT4All開発元) 発表のNomic Embed Text v2・OSS Mixture-of-Experts (MoE) Embedding Model・475M total parameter / 305M active parameter MoE + Multilingual (100+言語) + Matryoshka Representation Learning (768次元 → 64-128-256-512次元可変截断) + 8,192 max sequence + Apache 2.0 License・MTEB English 65.85・初の完全Open Source MoE Embedding (training code/data全公開)・OpenAI text-embedding-3-small ($0.02/1M) のOSS代替主軸。
Nomic AIが開発したMixture-of-Expertsアーキテクチャ採用のオープンソーステキスト埋め込みモデル。v1.5の後継として2025年に公開され、MoE構造により効率と精度を両立する。
Nomic AI が 2024 年に公開したオープンソースの視覚埋め込みモデル。Nomic Embed Text と同一の埋め込み空間を共有し、画像とテキストを統一ベクトル空間で検索・比較できる。
Perceptron は1958年Frank Rosenblatt (Cornell University 心理学教授・1928-1971) が開発した世界初のニューラルネット学習アルゴリズムでMark I Perceptron ハードウェア (1960年Cornell Aeronautical Laboratory・400光検出器+512トランジスタ重み・$1万)・線形分離可能パターン認識・後1969年Minsky 論文「Perceptrons」でXOR 問題不能指摘でAI 第1冬入り・但し現代多層パーセプトロン (MLP) として復活し全Deep Learning の祖先となった歴史的アルゴリズム。
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モデルの精度だけでなく推論レイテンシ・消費電力・メモリ使用量などのハードウェア制約を同時に最適化するNAS手法。エッジデバイスやモバイル向けの効率的なモデル設計で特に重要となる。
Googleが開発した双方向Transformerベースの言語モデル。文脈を考慮した高精度な自然言語処理を実現。
Verbalized Confidence（言語化された確信度）とは、LLMに対して自身の回答への確信度を自然言語で表現させるアプローチであり、logitやトークン確率へのアクセスが不要なブラックボックス校正手法である。プロンプトで確信度を明示的に質問するか推論プロセス中に不確実性を言語化させることでAPIベースのクローズドモデルでも信頼度情報を取得できる。
OpenAI投資を受けたリーガルAIアシスタント。大手ローファームのデューデリジェンス・法律文書ドラフト・判例調査を自動化する。GPT-4ベースのカスタマイズLLMで法律ドメイン向けに特化。2023年設立で急成長中の法律特化AIスタートアップ。
Perplexity AI 2022年8月公開AI Search Engine。Sonar/Sonar Pro Native LLM + Web Search統合・Cite Source + Follow-up Question・$0(無料) + $20/月Pro、Google検索代替AI Search業界Top代表機。
AI検索エンジン。Perplexity Pro($20/月)・Sonar API・Deep Research・Shopping(Buy with Pro)・Comet Browser・Spaces・Pages・Auto Mode($200/月Max)が2026年代表、GPT-5/Claude Opus 4.7/Sonnet 4.6/Gemini 3モデル選択可、Amazon/DoorDash連携で米国+欧州/日本でユーザー急拡大。
言語モデルが次の単語をどの程度正確に予測できるかを測る指標。クロスエントロピー損失の指数関数として計算され、値が低いほどモデルの予測精度が高いことを示す。GPT-4クラスのモデルでは英語テキストに対して8-12程度。
AI Search Engine。Perplexity AI(Pro $20/mo・GPT-4o/Claude Sonnet 4.6/Sonar・Source Citation)・Perplexity Spaces(Workflow)・Perplexity Comet Browser(2024年12月)・OpenAI SearchGPT(ChatGPT統合・$20/mo Plus・$200/mo Pro)・Google Gemini Search(2.5 Pro・Deep Research)・xAI Grok 3 Search(Premium $30/mo)・Anthropic Claude Search(Web Search Tool API・2025年)・You.com・Phind(Code-focused)・SciSpace(科学論文)・2026年 Perplexity + Claude Code research workflow定番、ChatGPT Search拡大。
従来の検索エンジンと対話型AIを融合させた「AIネイティブ・サーチエンジン」。Web上の最新情報をリアルタイムに取得し、回答の根拠となる引用元（ソース）を明示しながら自然言語で回答を生成する次世代の検索ツール。
リアルタイムのWeb検索と大規模言語モデル（LLM）を融合させ、情報の要約と出典の明示を行う「回答エンジン」。従来の検索エンジンとは異なり、ユーザーの問いに対して直接的な回答を生成する。
2024年Perplexity AI公開Comet AI Browser。Pro 業界Pro Mainstream AI Search Browser先駆 + Pro 米国SF Perplexity + Pro 2022-Perplexity設立 + Pro Chromium基盤 + Pro AI Search統合 + Pro Mac/Windows対応 + Pro Free Tier + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。
PerplexityのAI検索Pro有料プラン（月$20）。GPT-4o/Claude 3.7 Sonnet/Gemini 1.5 Pro等マルチLLM選択・1日600回以上の高度検索・Deep Research（詳細調査レポート自動生成）・PDFアップロード・APIアクセス付き。2025年のプロフェッショナル向けAI検索ツール。
Mazeika et al.（2024、UIUC）が提案したLLMのjailbreak攻撃・防御を標準化評価するベンチマーク。GCG・PAIR・TAP・AutoDAN等18種類の攻撃手法と9種類の防御手法を統一フレームワークで評価し、攻撃成功率（ASR）を標準指標として提供する。
Stanfordの研究チームが2023年に提案した、長距離畳み込みフィルタとゲーティングを組み合わせたAttention代替メカニズム。FFT（高速フーリエ変換）を活用してO(n log n)のサブクアドラティック計算量を実現し、DNA配列解析など超長系列タスクで特に高い性能を示す。