AIシェアリングサークル

扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，专门用于创建新的数据样本，例如图像、音频或文本。模型的核心灵感来源于物理学中的扩散过程，模拟粒子从高浓度区域向低浓度区域自然扩散的现象。在机器...

模型微调（Fine-tuning）是机器学习中迁移学习的一种具体实现方式。核心流程以预训练模型为基础，预训练模型利用大规模数据集学习通用模式，形成广泛的特征提取能力。微调阶段则引入特定任务的数据集，对...

注意メカニズム（Attention Mechanism）は、人間の認知プロセスを模倣する計算技術で、当初は機械翻訳の分野で応用され、後にディープラーニングの重要な一部となった。

Transformerアーキテクチャは、機械翻訳やテキスト要約のようなシーケンス間のタスクを処理するために設計された深層学習モデルである。コアとなる革新的な点は、従来のループや畳み込み構造を排除し、自己注意メカニズムのみに依存する点にある。モデルがシーケンスの全ての要素を並列に処理できるようにすることで、大規模な...

事前学習済みモデル（PTM）は、人工知能における基本的かつ強力な手法であり、大規模なデータセットで事前学習された機械学習モデルを表す。モデルは大量の情報を処理し、データから一般的なパターンや特徴を学習することで、幅広い知識ベースを形成する。

大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）は、Transformerアーキテクチャを中核とし、膨大なテキストデータに対して学習されたディープラーニングシステムである。このアーキテクチャの自己アテンションメカニズムは、言語の長距離依存関係を効果的に捉えることができる。このモデルの「ラージ...

ロング・ショート・ターム・メモリー（LSTM）は、シーケンスデータを処理するために特別に設計されたリカレント・ニューラル・ネットワークの変種である。人工知能の分野では、シーケンスデータは時系列予測、自然言語処理、音声認識などのタスクで広く使用されている。

Federated Learning（FL）は、2016年にグーグルの研究者チームによって初めて提案された革新的な機械学習アプローチで、データプライバシーと分散コンピューティングの課題に対処することを目的としている。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、逐次データを処理するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャである。逐次データとは、言語テキスト、音声信号、時系列など、時間的順序や依存関係を持つデータの集まりを指す。

ニューラルネットワーク（NN）は、生物学的な脳におけるニューロンの働き方にヒントを得た計算モデルである。