本当は知りたい！？AIの難しい用語をシンプルに解説！

2023-06-262024-07-22

今回は、AI用語についてまとめました！
これからのAI時代を乗り切るための必須知識です！
ぜひ、最後まで読んであなたもAIエキスパートに一歩近づきましょう！

また、お時間がない方は目次からまとめをクリック！
ぱっと概要を理解できるようにしています！

ジェネレーティブAI

日本では、生成AIとも呼ばれ人工知能（AI）が入力された指示に従って生成する技術のことです。
深層学習（ディープラーニング）というAIの一種を用いて、大量のデータを学習しています。
そのデータを元に、新しいテキストや画像、動画などを生成することができます。

代表的な生成AIとして、以下が存在します。

テキスト生成AI
- ChatGPT
- BingAI
- GoogleBard
画像生成AI
- Stable Diffusion
- DALL-E
動画生成AI
- Runaway

これらのAIはビジネスや教育、生活を大きく変化させる可能性があります。

ジェネレーティブAIのサービスをまとめた記事もありますので、ぜひご覧ください！

なお、生成AIの法人利用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→ChatGPTの法人利用方法5選！業務が鬼捗る生成AIサービス5選も紹介

プロンプト

プロンプトとは、AIに対する命令や質問のことです。

書き方によってAIの回答の精度や内容が変わります。

書くときのコツとしては、以下のようなものがあります。

条件を詳細に指定する
回答者の立場を指定する
対話のやり取りを続ける

プロンプトの内容によって、ジェネレーティブAIからのアウトプット内容や質は大きく変わります。

プロンプトについてより詳しく知りたい方はこちらから！

なお、プロンプトデザインについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→ChatGPTのプロンプトデザインの秘密を解明｜深津式・シュンスケ式・ゴールシークプロンプトを紹介

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、AIを効果的に使用するために、プロンプトを開発・最適化するスキルのことです。
AIが実行すべきタスクに対して、適切なプロンプトを設定することで、より優れた結果を引き出します。

近年では「プロンプトエンジニア」と呼ばれる職業も登場しており、これからますます注目されていく可能性が高いです。

プロンプトエンジニアについて詳しく知りたい方は以下をご覧ください！

→手取り17万社畜は年収4000万プロンプトエンジニアの夢を見るか

ChatGPT プラグイン

ChatGPT プラグインは、ChatGPTの機能を拡張するためのツールを指します。

プラグインを使うと、ChatGPTと連携して以下のようなさまざまな機能を追加できます。

最新の情報を取得
タスクの自動化
グラフの作成
画像の作成
音声変換

2023年6月26日時点で、約400個のプラグインがリリースされています。
プラグインはChatGPTの有料プランに加入することで、利用することが可能です。

ChatGPTプラグインの概要や導入方法について知りたい方はこちらをご確認ください。
→【ChatGPTのおすすめプラグイン一覧】猛者達が選んだ最強プラグインの使い方39選

ChatGPT API

ChatGPTのAPI（Application Programming Interface）とは、ソフトウェアやアプリとChatGPTを連携するための仕組みです。

APIを通じて、アプリケーションやソフトウェアはChatGPTと直接やり取りできます。

これを活用することで、ユーザーとの自然な会話、質疑応答、テキスト生成など、ChatGPTの持つ多様な機能を簡単に実装することが可能です。

ChatGPT APIを使いたい方はこちらの過去記事をご覧ください！
→ChatGPT APIとは？利用方法や料金の確認方法、活用事例15選を紹介

プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、AIシステムに対して意図的に特殊な質問や命令を送ることで、開発者が意図しない、倫理的に問題ある内容や機密情報を出力させる手法のことを指します。
この手法はDo Anything Now(今すぐ何でもやる)を略してDANや、制限から開放するという意味でJailbreack(脱獄)とも呼ばれたりします。
このような行為は、AIのセキュリティやプライバシーに対する脅威となっています。

プロンプトインジェクションについてまとめた記事はこちらです。
→ChatGPTのプロンプトインジェクションとは？対策、具体例、悪用事例を解説

Token(トークン)

Token(トークン)とは、チャットAIにおいて、テキストを分割する単位のことです。単語や句読点など様々なものを指します。

例えば、「私は猫が好きです」という文をToken(トークン)に分割すると、「私」「は」「猫」「が」「好き」「です」という6つのToken(トークン)になります。

ChatGPTのトークンについて詳しく知りたい方はこちらから！

LLM

LLMはLarge Language Model（大規模言語モデル）の略で、大量のテキストデータから学習し、人間のように文章を生成することができるAIモデルの一種です。

LLMは、ウェブページ、書籍、記事など、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを学習することで、自然言語処理（NLP）のタスクを高い精度で実行することが可能です。

LLMについて、人間の脳との違いを比較した記事もあります！ぜひご覧ください！
→ChatGPTの思考回路と人間の脳の違いを徹底解説

PaLM

PaLM（Pathways Language Model）は、Google AIによって開発された、LLM(大規模言語モデル)の1つです。

同社のAIサービス「Google Bard」に搭載されています。

テキストやコードなどの膨大なデータセットでトレーニングされており、

テキストの生成
言語を翻訳
コンテンツの作成
質問の回答

など、さまざまなタスクを実行できます。

GoogleBardとChatGPTの違いや仕組みについて詳しく知りたい方はこちらから！
→ChatGPTとGoogle Bard どう使い分ける？自然言語処理専攻の大学院生が解説！

ハルシネーション

ハルシネーションとは、AIが存在しない情報やデータを生成することを指します。
簡単に言えば、AIがもっともらしい嘘を平気でつくということです。

これは、モデルが学習したデータからパターンを抽出し、それに基づいて新しい情報を生成するためです。
偽のニュース記事などの誤った情報の拡散や、偽の個人情報によるプライバシーの侵害などの問題を発生させる可能性があります。

ハルネーションについて詳しく知りたい方はこちらから！

Fine-Tuning

Fine-Tuningは、既に大量のデータで訓練されたAIモデルを、特定のタスクに最適化するために、追加のデータで再訓練する手法のことです。

Fine-Tuningを行うことで、特定の分野・タスクに特化したAIを作ることができます。

例えば、医療に特化したAIを作りたい場合、医療関連のテキストデータでFine-Tuningを行うと、更なる精度の向上が期待できます。

Fine-Tuningについて詳しく知りたい方はこちらから！

Embedding

単語やテキストを数値ベクトルとして表現する技術のことを言います。

単語をベクトルに変換することで、コンピュータは言語データを効率的に扱えます。

そうすることで、数値ベクトル同士の距離や角度を計算して、類似度や関連性を測ることができます。

LLMを利用したアプリケーション開発では、この技術を利用することで、独自のデータや専門的な内容のテキストに基づいて回答を生成することができます。

Embeddingについて詳しく知りたい方はこちらから！

LangChain

LangChainは、LLMを利用したアプリケーション開発に利用できるフレームワークです。

以下のような機能を提供しています。

Models：言語モデル・チャットモデル・エンベディングモデルなどAIモデルの切り替えと組み合わせ。
Prompt：プロンプトの管理・最適化・シリアル化。
Indexes：PDFやCSVなどの外部データの参照・利用。
Chains：複数プロンプトの入力。
Agents：タスクの実行の手段や機能をLLMを使って自動的に決定する。
Memory：ChainsやAgentsの内部における状態保持をすることができます。

LangChainを使うことで、ChatGPTなどのLLMの機能を拡張し、より高度な応用が可能になります。

詳しく知りたい方はこちらから！

Function Call

Function Callとは、OpenAIのAPIで新しく追加された機能で、言語モデルに関数を追加・呼び出せるようにする機能です。
次の2つの機能を追加できます。

外部APIや関数を呼ぶべきか呼ばないかをGPT（AI）側に判断させる
外部APIや関数の値をもとに、回答を生成できる（つまり、学習データ以外のデータにもアクセスできる）

Function Callを使うことで、簡単にChatGPTの機能を拡張したり、独自のデータを参照して回答することができます。

詳しく知りたい方はこちらから！
→SFの世界を実現するFunction Callingを丁寧に解説！【ChatGPT神アプデ】

まとめ

今回のご紹介した、AI用語のまとめです。

項目名	説明
ジェネレーティブAI	AIが自らデータを生成する技術。深層学習を用いてテキスト、画像、動画等を生成する。
プロンプト	AIに対する命令や質問。その書き方により、AIの回答の精度や内容が変わる。
プロンプトエンジニアリング	AIから効果的な結果を生成するための、プロンプトを開発・最適化するスキル。
ChatGPT プラグイン	ChatGPTの機能を拡張するためのツール。最新の情報取得、タスク自動化などが可能。
ChatGPT API	ソフトウェアやアプリにChatGPTの機能を組み込むことができる。
プロンプトインジェクション	AIシステムに対して、意図的に特殊な質問や命令を送ることで、開発者が意図しない内容や機密情報を出力する手法。
Token(トークン)	チャットAIにおける、テキストを分割する単位。
LLM	Large Language Model（大規模言語モデル）の略。大量のテキストデータから学習し、文章を生成するAIモデル。
PaLM	PaLM（Pathways Language Model）は、Google AIによって開発された、LLM(大規模言語モデル)。
ハルシネーション	AIが存在しない情報やデータを生成する現象。
Fine-Tuning	既に大量のデータで訓練されたAIモデルを特定のタスクに最適化するために再訓練する手法。
Embedding	単語やテキストを数値ベクトルとして表現する技術。LLMを利用した開発で活用できる。
LangChain	LLMを使用したアプリケーション開発に利用できるフレームワーク。言語モデル・チャットモデル・エンベッディングモデルなどAIモデルの切り替えと組み合わせ、プロンプトの管理・最適化・シリアル化、外部データの参照・利用などの機能を提供。
Function Call	OpenAIのAPIで新しく追加された機能で、言語モデルに関数を追加・呼び出せるようにする機能。外部APIや関数を呼ぶべきか呼ばないかをGPT（AI）側に判断させる、外部APIや関数の値をもとに、回答を生成できるなどの機能を持つ。

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